feature op• 資料種類:voxel → gradient
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("sobel3d"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.sobel3d(...) 只回傳**宣告的 out 型別 gradient 的值**(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.sobel3d.raw(...),或直接呼叫 match3d.sobel3d。
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
3D 梯度 (gz,gy,gx)。導數[-1,0,1]×平滑[1,2,1] 的可分離 conv3d。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 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。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient 作為輸入)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.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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