volume op• 데이터 종류: sinostack → voxel
• 호출: import tomography; tomography.fbp_volume(stack, angles_deg=None, size=None, filter_name='ramp', cutoff=1.0, span_deg=None)(또는 opstomography.get("fbp_volume"))
`(Z, A, D) 스택의 모든 사이노그램을 재구성 -> (Z, S, S)` 볼륨.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The inverse of :func:radon_volume, slice by slice. The result is a plain
volume and every existing 3-D operator applies to it directly — windowing,
labelling, boundary extraction, marching cubes — which is the point of
returning `voxel` rather than something tomography-specific.
One number worth carrying into that pipeline: the reconstructed slice grid is
isotropic in-plane only. The slice spacing is whatever the scan used, and
it is usually coarser; the volume itself does not carry it. Passing this
volume to a measurement without its spacing is the most common way a
tomographic volume becomes a wrong number — see
`examples/tomography_reconstruct.py`, which measures the size of the error.
:param stack: `(Z, n_angles, n_detectors)`.
:param angles_deg: view angles; `None -> uniform [0, 180)`.
:param size: output side per slice; `None` -> the inscribed square.
:param filter_name: one of :data:FILTERS.
:param cutoff: fraction of Nyquist to keep.
:param span_deg: angular range for the `d(theta)` weight.
:returns: `(Z, size, size)` float64 volume.
:raises ValueError: on a non-3-D stack, or an output over
:data:MAX_STACK_ELEMENTS.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• tomography_reconstruct — py -3.11 examples/tomography_reconstruct.py
voxel 를 입력으로 받는 것)volume)*Provenance: tomography.py — TOMOGRAPHY 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.