gradient3d — 3D edges op

• 数据种类:voxel → gradient

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0)(要直接调用实现,import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0);从台账取用则 ops3d.get("gradient3d"))

用法

计算高斯平滑后的中心差分梯度。

Parameters

vol : (D,H,W) array

灰度 voxel。

sigma : float

高斯平滑的标准差(voxel 单位)。0 表示不平滑(原始中心差分)。

Returns

gmag : (D,H,W) float64

梯度大小 ||∇I||。

gvec : (D,H,W,3) float64

梯度向量。分量为 (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width)。

Notes

平滑使用 scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest"),微分使用 np.gradient(spacing=1)。np.gradient 内部为中心差分,仅边界为单侧差分。

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)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 gradient 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(edges)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.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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