feature op• 데이터 종류: voxel → gradient
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sobel3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.sobel3d(...) 는 **선언된 out 형 gradient 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.sobel3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.sobel3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 기울기 (gz,gy,gx). 도함수[-1,0,1]×평활[1,2,1] 의 분리형 conv3d.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient 를 입력으로 받는 것)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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