feature op• 数据种类:voxel → gradient
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("sobel3d"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.sobel3d(...) 只返回**声明的 out 类型 gradient 的值**(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.sobel3d.raw(...),或直接调用 match3d.sobel3d。
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
3D 梯度 (gz,gy,gx)。导数[-1,0,1]×平滑[1,2,1] 的可分离 conv3d。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 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。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient 作为输入)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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