volume_downsample — 3D `preprocess` op

• Datenarten: voxel → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.volume_downsample(vol, factor, mode='mean') (die Implementierung direkt: import volops; volops.volume_downsample(vol, factor, mode='mean'); aus dem Register: ops3d.get("volume_downsample"))

Verwendung

Block-Pooling eines `(D, H, W)`-Volumens um einen ganzzahligen *factor* je Achse (Datenreduktion).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Large CT / laminography / simulation volumes must be thinned before the

heavier 3-D operators (Frangi/Sato are capped at ~256**3 voxels, see

`MAX_EIGEN_VOXELS`). This is the volume analogue of the point-cloud

`voxel_grid_downsample and the mesh decimate_qem` — the third leg of

Fullseye's *間引き* (decimation) family, one per 3-D data sort.

Parameters

----------

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

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

factor : int or (fz, fy, fx)

Block size per axis, each `>= 1`. The output shape is

`(D//fz, H//fy, W//fx)`; a trailing partial block that cannot fill a

full factor is dropped (deterministic, no edge bias).

mode : {'mean', 'max', 'stride'}

• `'mean'` — average-pool. Band-limits before subsampling (the

anti-aliasing choice); the right default for grey CT / MRI.

• `'max'` — max-pool. Preserves thin bright structures (bone, vessel,

defect voxels) that averaging would wash out.

• `'stride' — plain subsample vol[::fz, ::fy, ::fx]` (fastest,

but aliases — no pre-filter).

Returns

-------

ndarray, shape (D//fz, H//fy, W//fx), float64

The downsampled volume. Spacing scales by the same factor: an input

spacing `(sz, sy, sx) mm becomes (sz*fz, sy*fy, sx*fx)` mm.

Raises

------

ValueError

Non-3-D input, a factor component `< 1` or larger than its axis, or an

unknown *mode* (fail-closed).

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `voxel` als Eingabe)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

Gleiche Kategorie (`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth

*Provenance: volops.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

volume_downsample — 3D preprocess op