edt_jfa — 3D feature op

• 数据种类:voxel → sdf

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("edt_jfa"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.edt_jfa(...) 只返回声明的 out 类型 sdf 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...),或直接调用 match3d.edt_jfa。

• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")

用法

3D 欧氏距离变换 = Jump Flooding Algorithm(GPU)。每个体素 → 到最近 seed 的距离。

实测与 scipy EDT 严格一致(max|err|=0,N≤160,JFA+2)。scipy(C 实现)在 N 较小时更快,但 GPU-JFA 在 N≥96 时反超(RTX5090 实测 96→2.6× / 128→4.7×)。全 voxel 并行, 可常驻 GPU,本质在于让 chamfer 成为无需 CPU 往返的全 GPU 流水线。把末尾的 step=1 做成 2 遍(JFA+2),也消除了大 N 时的近似误差。返回值为距离场 (D,H,W) 的 torch tensor。

参数 seed_bool 是 (D,H,W) 的 bool(True=seed,距离 0)。返回值为 torch float32 tensor (D,H,W)(位于 device 上,不是 numpy。经台账 fs.ledger.edt_jfa 时会转换为 numpy)。距离是 voxel 中心之间的欧氏距离(voxel 单位)。连 1 个 seed 都没有时全部 voxel 饱和为 1e6(不抛异常)。26 个方向 × log2(max(D,H,W)) 级的跳跃,所以内存约为数个 (3,D,H,W) float32。

用途: signed_distance_field(两侧)、match_chamfer_3d(edt="jfa")。CPU 版与 scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed) 的值相同。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 sdf 作为输入)

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

同类别(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence

*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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