vol_window_level — 3D gray op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_window_level(vol, center, width, out_range=(0.0, 1.0))(구현을 직접 호출하려면 import volgray; volgray.vol_window_level(vol, center, width, out_range=(0.0, 1.0)), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_window_level"))

사용법

CT 윈도/레벨(HU 윈도잉) —— 영상의학과 의사가 매일 쓰는 선형 리맵.

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

Maps the intensity window `[center - width/2, center + width/2]` linearly

onto *out_range* `(lo, hi); voxels below the window saturate at lo`,

voxels above at `hi` (clipped, by design — that is what a CT window

*does*). A bone window and a soft-tissue window on the same Hounsfield

volume make entirely different structures visible. HALCON analogue:

`scale_image` (the linear part), plus the clip.

Parameters

----------

vol : array_like, shape (D, H, W)

Input volume (coerced to float64; NaN/Inf rejected). Hounsfield units

or any other physical scale — *center* / *width* live on the same scale.

center, width : float

Window centre and full width. `width must be > 0` (fail-closed).

out_range : (float, float)

Output `(lo, hi) with lo < hi. Default (0.0, 1.0)`.

Returns

-------

ndarray, shape (D, H, W), float64

The windowed volume, everywhere inside `[lo, hi]`.

Raises

------

ValueError

Non-3-D / non-finite input, `width <= 0`, or a malformed *out_range*.

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)

• gray_window_level — py -3.11 examples_3d/gray_window_level.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(gray)

vol_equalize · vol_gamma · vol_stretch

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

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