filter_by_volume — 3D `regionprops` op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.filter_by_volume(vol, min_voxels: 'int', connectivity: 'int' = 26) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import regionprops3d; regionprops3d.filter_by_volume(vol, min_voxels: 'int', connectivity: 'int' = 26) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("filter_by_volume"))

사용법

min_voxels 미만의 연결 성분을 제거한 bool 마스크를 돌려줍니다.

Parameters

vol : array_like

bool 또는 0/1의 3D 배열.

min_voxels : int

이 임계값 "미만"(< min_voxels)의 성분을 버린다. 임계값 "이상"은 남긴다.

connectivity : int

6 / 18 / 26.

Returns

ndarray(bool)

조건을 만족하는 성분만 True. 전경이 없거나 모든 성분이 제거되면 모두 False.

보충:

• min_voxels는 int()로 반올림한 뒤 비교한다. 1 이하이면 모든 성분이 남는다.

• 내부에서 label_components → bincount → counts >= min_voxels인 라벨을 남긴다. 라벨 번호를 다시 매기지 않고 bool 마스크만 반환하므로, 번호가 필요하면 결과를 다시 label_components에 통과시킨다.

• 입력은 0 이외를 전경으로 bool화한다(NaN도 전경). 축 순서 (z, y, x).

• Raises ValueError: 3차원이 아닌 입력, connectivity가 6/18/26 이외.

• 복셀 수는 간격 미보정이므로, 실치수로 임계값을 정하려면 voxel 체적으로 나눈 뒤 넘긴다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면

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)

• region_props_3d — py -3.11 examples_3d/region_props_3d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`voxel` 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(`regionprops`)

label_components · region_props · largest_component · inner_box3 · vol_label · vol_region_props

*Provenance: regionprops3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

filter_by_volume — 3D regionprops op

사용법