medial op• 資料種類:voxel → voxel
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_junctions3d(vol)(要直接呼叫實作,import medial; medial.skeleton_junctions3d(vol);從台帳取用則 ops3d.get("skeleton_junctions3d"))
以體素遮罩回傳 3D 骨架的分叉點(joint,26 鄰域中骨架 voxel 不少於 3 個)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
骨格でない入力(interior を持つ塊)は skeletonize_vol で細線化してから測る。
2D の junctions_skeleton の 3D 版。血管・多孔質・ネットワーク状構造の
グラフ化(node 抽出)に使う。分岐次数の集計だけ欲しい場合は
topology_signature が dict で返す。
注意(honest): 26 近傍次数は分岐近傍の対角隣接で過大に出うる(離散骨格の
既知の性質)。分岐 *個数* を数えるときはこのマスクを連結成分でまとめること。
手順: `_ensure_skeleton` — 入力を bool 化し、6 近傍(面隣接)がすべて前景の
interior voxel が 1 つでもあれば「骨格ではない」とみなして `skeletonize_vol`
(skimage Lee 法)を先に掛ける。その後、3x3x3 の全 1 カーネル(中心 0)の畳み込み
(`mode="constant"`、外側は 0)で各 voxel の 26 近傍にある骨格 voxel 数(次数)を
数え、`skel & (次数 >= 3)` を返す。
返り値: 入力と同形の bool 配列。前景が無ければ全 False。骨格 voxel 以外は
必ず False。座標は `np.argwhere で (z, y, x)` 順に取れる。
検証(`ValueError`): 3-D でない・空配列・float で NaN/Inf を含む入力。
scikit-image が無い環境で細線化が必要になると `ImportError`。
注意: 既に骨格の入力でも interior 判定は毎回走る(細い骨格なら細線化は
skip される)。個数を数えるなら `vol_label(mask, 26)` の成分数を使う。
枝に分けるのは `skeleton_branches3d、端点は skeleton_endpoints3d`。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel 作為輸入)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
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*Provenance: medial.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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