feature op• 資料種類:voxel → flow_dense
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("edt_jfa_vector"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.edt_jfa_vector(...) 只回傳**宣告的 out 型別 flow_dense 的值**(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.edt_jfa_vector.raw(...),或直接呼叫 match3d.edt_jfa_vector。
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
各 voxel から最近 seed への変位 `(3, D, H, W)(flow_dense`、dz, dy, dx [voxel])を GPU の JFA で。
`edt_jfa` は距離の値だけを返すが、JFA は内部で最近 seed の座標を運んでいる —— それをそのまま出す(追加コストほぼ 0)。
CPU / scipy 経路は `vol_nearest_seed_vector`(同じ値、N≤160 で厳密一致を実測)。seed が無ければ ValueError
(`edt_jfa` は 1e6 に飽和させるが、向きに「無限遠」は無い)。返りは torch float32(台帳経由では numpy)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
flow_dense 作為輸入)feature)sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.