medial op• 数据种类:voxel → voxel
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_junctions3d(vol)(要直接调用实现,import medial; medial.skeleton_junctions3d(vol);从台账取用则 ops3d.get("skeleton_junctions3d"))
以体素掩码返回 3D 骨架的分叉点(joint,26 邻域中骨架 voxel 不少于 3 个)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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`。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel 作为输入)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.