edges op• 데이터 종류: voxel → gradient
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0)(구현을 직접 호출하려면 import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("gradient3d"))
가우스 평활 후의 중심차분 기울기를 계산합니다.
vol : (D,H,W) array
그레이 voxel.
sigma : float
가우스 평활의 표준편차(voxel 단위). 0이면 평활 없음(원시 중심 차분).
gmag : (D,H,W) float64
기울기의 크기 ||∇I||.
gvec : (D,H,W,3) float64
기울기 벡터. 성분은 (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width).
평활에는 scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest"), 미분에는 np.gradient(spacing=1) 를 사용한다. np.gradient는 내부가 중심 차분, 경계만 한쪽 차분.
• 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.
• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py
gradient 를 입력으로 받는 것)edges)canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points
*Provenance: edges3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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