edt_jfa_vector — 3D 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")

用法

以 GPU 的 JFA 求每個 voxel 到最近 seed 的位移 (3, D, H, W)(flow_dense，dz, dy, dx [voxel])。

edt_jfa 只回傳距離值,但 JFA 內部攜帶著最近 seed 的座標 —— 將它原樣輸出(額外成本幾乎為 0)。CPU / scipy 路徑為 vol_nearest_seed_vector(值相同,實測 N≤160 時嚴格一致)。沒有 seed 時 ValueError (edt_jfa 會飽和為 1e6,但方向不存在「無限遠」)。回傳 torch float32(經台帳時為 numpy)。

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)

• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 flow_dense 作為輸入)

fuse_to_voxel

同類別(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)。*

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