edt_jfa — 3D feature op

• 데이터 종류: voxel → sdf

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

• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")

사용법

3D 유클리드 거리 변환 = Jump Flooding Algorithm(GPU). 각 voxel → 최근접 seed 까지의 거리.

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)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

타입이 이어지는 다음 연산자(sdf 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(feature)

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

*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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