rle_region op• 資料種類:voxel → rle_region
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_encode(vol_binary) -> 'VolRLE'(要直接呼叫實作,import volregion; volregion.vol_rle_encode(vol_binary) -> 'VolRLE';從台帳取用則 ops3d.get("vol_rle_encode"))
把二值體編碼為 x 方向 run(3-D 的 HALCON region 表示)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
A non-`{0, 1} input is thresholded at > 0.5 (the :mod:volops`
convention). NaN / Inf are rejected. An empty mask encodes to zero runs —
a valid region that decodes back to all-background.
Memory: proportional to the number of runs (~surface complexity per plane
row), not to the voxel count — measured 1/145 of the dense bool mask on a
realistic 384**3 part.
何を作るか: `(D, H, W)` のバイナリ volume を、x 軸(最終軸)方向の連続前景区間
(run)の列に変換する。`VolRLE は rows(平面行 id z*H + y`、int32、昇順)、
`starts / ends(run の x 範囲 [start, end)、end は排他的)、shape`
(元の `(D, H, W))を持つ frozen dataclass。run i` は
`vol[z, y, starts[i]:ends[i]]` を表す。
引数と検証(fail-closed):
• `vol_binary`: 3-D 配列。bool ならそのまま、それ以外は float64 に変換して
NaN/Inf があれば `ValueError、> 0.5` で二値化する。
• 3-D でない、または voxel 数が `MAX_VOXELS(1 << 27` ≈ 1.34 億)を超えると
`ValueError`。
• 空マスクは run 数 0 の `VolRLE` になる(エラーではない)。
注意: 軸順は `[z, y, x]`(depth, row, col)。run は x 方向にしか走らないので、
x 方向に細かく途切れる形状(縞・ノイズ)ほど run 数が増え、圧縮の利点は減る。
`vol_rle_volume / vol_rle_bbox / vol_rle_centroid` は decode せずに
run 上で答える。集合演算は `vol_rle_union / vol_rle_intersect` /
`vol_rle_difference、密配列へ戻すのは vol_rle_decode`。
• 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。
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
rle_region 作為輸入)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.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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