volume_downsample — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.volume_downsample(vol, factor, mode='mean')(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.volume_downsample(vol, factor, mode='mean'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("volume_downsample"))

사용법

`(D, H, W)` 볼륨을 축별 정수 *factor* 로 블록 풀링(데이터 간引き).

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

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

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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).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

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)

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.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(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth

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

volume_downsample — 3D preprocess op

사용법