feature op• データ種: voxel → gradient
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("sobel3d"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.sobel3d(...) は**宣言 out 型 gradient の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.sobel3d.raw(...)、または match3d.sobel3d を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
3D 勾配 (gz,gy,gx)。導関数[-1,0,1]×平滑[1,2,1] の分離 conv3d。
vol は numpy でも torch tensor(GPU 上でも可)でも受ける(scene_flow 等の device 常駐用)。
返り値は torch tensor 3 本(numpy ではない)、各 `(1,1,D,H,W) float32、device` 上。
`gz は軸 0 方向、gy は軸 1、gx` は軸 2 の微分(入力が (D,H,W) なら (depth,row,col)
順)。numpy に戻すなら `g[0, 0].cpu().numpy()`。
利得: 微分 [-1,0,1] (傾き 1 で 2)× 他 2 軸の平滑 [1,2,1] (各 4)で 真の勾配の 32 倍が出る
(正規化しない)。真の値が要るなら 32 で割る(`curvature_maps / scene_flow_lk` は内部で
割っている。`hessian3d` は利得 1 なので混ぜるときに注意)。
端は replicate padding(境界で偽のエッジを作らない)。tensor 入力が 3-D なら batch 次元を
足し、5-D ならそのまま使う。dtype は float32 に落とす。
後段: `curvature_maps / match_shape_3d の単位勾配、hough_plane_3d` の法線。
方向の要らないエッジ強度なら `morph_gradient3d` も代替。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient を入力に取れる)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.