rle_region op• 데이터 종류: rle_region → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_volume(region) -> 'int'(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_volume(region) -> 'int', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_volume"))
영역의 복셀 수를 run 위에서 셉니다(복호 없음).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
~300x faster than summing the dense mask.
計算: `sum(ends - starts)`(差は int64 で取るので run 数が多くても溢れない)。
返り値は Python の `int`(voxel 個数、単位は voxel。物理体積 mm^3 が欲しければ
`spacing の積 sz*sy*sx` を自分で掛ける — この op は spacing を受けない)。
入力は `_require_rle で検証してから使う(VolRLE` 以外、shape・run 配列の
不整合、範囲外の run は `ValueError)。空の region は 0` を返す(エラーに
しない)。`vol_rle_decode してから sum()` するのと同じ値を、密配列を作らずに
返すのが目的。`vol_rle_components` の各成分にかければ成分ごとの体積になる。
• 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.
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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