regionprops op• 데이터 종류: voxel → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.inner_box3(vol) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import regionprops3d; regionprops3d.inner_box3(vol) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("inner_box3"))
이진 복셀 영역에 완전히 내접하는 최대 축 평행 상자(2-D inner_rectangle1 의 3-D 판).
엄밀해: 어떤 깊이 구간 [z0, z1]에 대해서도, 박스는 슬라이스 z0..z1의 논리곱 (모든 슬라이스에서 전경인 복셀)의 안쪽에 있어야 한다. 그 곱 안의 최대 내접 2-D 직사각형(히스토그램법 = inner_rectangle1과 같은 코어) × 구간 길이 가 후보 박스이며, 전체 구간에대한 최대가 엄밀한 최대 내접 박스가 된다. O(D^2 * H * W).
dict
(depth,row,col) 축 순서로 min / max 모서리, center (+ cd/cr/cc),
전폭 size, 복셀 수의 volume.
ValueError
비 3-D 입력, 또는 전경이 0인 영역(내접 박스 없음).
보충:
• min / max는 양 끝을 포함하는 복셀 첨자(float 배열). size = max - min + 1, volume = prod(size). center는 (min + max) / 2로 .5가 붙을 수 있다. 2-D 쪽의 등록명은 r2_inner_rectangle1.
• 깊이 구간마다 Python 루프로 최대 직사각형을 찾는 O(D²·H·W). 곱이 비게 된 시점에서 그 z0의 탐색은 중단한다. 큰 볼륨에서는 느리다.
• 같은 체적의 후보가 여러 개일 때는 먼저 찾은 것(z0가 작고, 그중 z1이 작은 것)을 반환한다.
• 입력은 0 이외를 전경으로 bool화한다(NaN도 전경). 축 순서는 (depth, row, col).
• 전형: largest_component로 대상을 1개로 좁힌 뒤 호출한다(여러 성분이 섞이면 최대 성분의 박스라고는 할 수 없다).
• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면
• 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.
• inner_box_inspection — py -3.11 examples_3d/inner_box_inspection.py
primitive 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
regionprops)label_components · region_props · largest_component · filter_by_volume · vol_label · vol_region_props
*Provenance: regionprops3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.