skeletonize_vol — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeletonize_vol(vol)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeletonize_vol(vol), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeletonize_vol"))

사용법

3D 이진 voxel 을 세선화해 1 voxel 폭 골격으로. skimage 의 Lee(1994) 법 래퍼.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

method='lee' は 3D 対応の位相保存細線化。塊も含めて線状の骨格へ潰す(medial *surface* が

欲しい場合は distance_ridge を使う)。返り値は入力と同形の bool 配列。

Args:

vol: バイナリ voxel(bool / 0-1 の 3D)。

Returns:

skeleton (bool 3D): 骨格 voxel。

入力の扱い: `_as_binary_volume` が 3-D 配列を bool に正規化する(非ゼロ = 前景)。

3-D でない・空配列・float で NaN/Inf を含む場合は `ValueError`。軸順は

`(z, y, x)`、距離・太さは voxel 単位で、等方サンプリングを仮定する(異方

voxel のままだと細線化の結果が軸ごとに偏る。先に `vol_resize` で等方化する)。

挙動:

• 前景が無ければ全 False の同形配列を返す(skimage は呼ばない)。

• `skimage.morphology.skeletonize(mask, method="lee")` は遅延 import。

scikit-image が無い環境ではここで `ImportError` になる。

• Lee 法は位相を保つ(連結成分数・穴・空洞を変えない)が、太い塊は複数の枝に

潰れ、表面の凹凸に応じたヒゲ(短い枝)が出る。ヒゲは `skeleton_prune3d` で

刈る。

使いどころ: `topology_signature(端点・分岐の数)、skeleton_junctions3d` /

`skeleton_endpoints3d / skeleton_branches3d` の入力。骨格 voxel の局所

半径が要るなら `distance_ridge の edt` を骨格位置で引く。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(medial)

distance_ridge · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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