gradient_magnitude — REPRCONV derivative op

• 資料種類:gradient → voxel

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_magnitude(gradient)(要直接呼叫實作,import reprconv; reprconv.gradient_magnitude(gradient);從台帳取用則 opsreprconv.get("gradient_magnitude"))

• GPU:無(僅 CPU 參考實作)

用法

3-D 梯度 gradient → 梯度幅值體 voxel。gradient 型別的出口。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

|∇I| = sqrt(gz² + gy² + gx²)。gradient3d の形 (gmag, gvec) は gvec から計算し直す(gmag を信じて素通しにしない —— 渡された対が食い違っていても気づけないため)。sobel3d の形 (gz, gy, gx) は利得 32 を割ってから計算するので、どちらの産み手から来ても真の勾配の大きさ(1 voxel あたりの濃度変化)になる。

一方向(向き 2 自由度を捨てる)。向きを残すなら gradient_coherence や sobel3d の成分そのもの。

★外から来た勾配(微分可能レンダラの出力など)は (gmag, gvec) の形で渡すこと。3 本の形は sobel3d の利得 32 として割るので、利得 1 の 3 本を渡すと 1/32 に出る(形だけでは利得を見分けられない。型を分けるかは docs/TYPE_CONNECTIVITY.md の案)。

Args:

gradient: gradient3d の (gmag, gvec) か sobel3d の (gz, gy, gx)。

Returns:

(D, H, W) float64。

Raises:

ValueError: どちらの形でもない / 非有限 / 空。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 voxel 作為輸入)

correlation_score · voxel_to_hessian

同類別(derivative)

gradient_coherence · voxel_to_hessian · hessian_determinant · hessian_vesselness

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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