edt_jfa — 3D `feature` op

• Datenarten: voxel → sdf

• Aufruf: import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu') (oder ops3d.get("edt_jfa"))

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

3-D-euklidische Distanztransformation per Jump-Flooding-Algorithmus (GPU). Jedes Voxel → Abstand zum nächsten Seed.

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)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

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

sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract

Gleiche Kategorie (`feature`)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · vol_frangi · vol_sato · vol_hessian_blobness · vol_gradient_magnitude · vol_local_maxima

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

edt_jfa — 3D feature op