vol_distance_transform — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_distance_transform(vol_binary, spacing=None)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_distance_transform(vol_binary, spacing=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_distance_transform"))

사용법

이진 볼륨의 엄밀 유클리드 거리 변환.

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

Each foreground (non-zero) voxel is labelled with its Euclidean distance to

the nearest background voxel, via `scipy.ndimage.distance_transform_edt`.

Pass *spacing* `(sz, sy, sx) (e.g. VolumeMeta.spacing_mm`, or the

`VolumeMeta` itself) to make the distance anisotropy-aware — millimetres

rather than voxels; otherwise unit spacing is assumed. A non-`{0, 1}` input

is thresholded at `> 0.5`.

Returns a `(D, H, W)` float64 distance field (0 on the background).

Reference: Felzenszwalb & Huttenlocher, Theory of Computing 2012.

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

• molecule_atom_count — py -3.11 examples_3d/molecule_atom_count.py

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.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 · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d

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

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