edt_jfa — 3D feature op

• 資料種類:voxel → sdf

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("edt_jfa"))

• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.edt_jfa(...) 只回傳宣告的 out 型別 sdf 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.raw(...),或直接呼叫 match3d.edt_jfa。

• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")

用法

3D 歐氏距離變換 = Jump Flooding Algorithm(GPU)。每個體素 → 到最近 seed 的距離。

實測與 scipy EDT 嚴格一致(max|err|=0,N≤160,JFA+2)。scipy(C 實作)在 N 較小時較快,但 GPU-JFA 在 N≥96 時反超(RTX5090 實測 96→2.6× / 128→4.7×)。全 voxel 平行, 可常駐 GPU,本質在於讓 chamfer 成為無需 CPU 往返的全 GPU 管線。將末尾的 step=1 做成 2 遍(JFA+2),也消除了大 N 時的近似誤差。回傳值為距離場 (D,H,W) 的 torch tensor。

參數 seed_bool 是 (D,H,W) 的 bool(True=seed,距離 0)。回傳值為 torch float32 tensor (D,H,W)(位於 device 上,不是 numpy。經台帳 fs.ledger.edt_jfa 時會轉換為 numpy)。距離是 voxel 中心之間的歐氏距離(voxel 單位)。連 1 個 seed 都沒有時全部 voxel 飽和為 1e6(不拋例外)。26 個方向 × log2(max(D,H,W)) 級的跳躍,所以記憶體約為數個 (3,D,H,W) float32。

用途: signed_distance_field(兩側)、match_chamfer_3d(edt="jfa")。CPU 版與 scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed) 的值相同。

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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 sdf 作為輸入)

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

同類別(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa_vector · 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)。*

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