medial_match — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel × voxel → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("medial_match"))

사용법

두 voxel 형상의 medial(위상 + 반지름 분포)에 의한 거친 대조 점수. 반환값 [0,1].

골격의 위상 기술자(끝점/분기/일반/고립의 비율) 사이의 거리와, medial 반지름 분포(내접 반지름의히스토그램) 사이의 거리를 가중 합성하여, 유사도 = 1 - 거리로 반환한다. 1에 가까울수록 비슷하다. 평행 이동, 회전(90도)에 대해 대체로 불변이며, 위상 기반 초기 대조(대략적인 선별)에 쓴다.

Args:

vol_a, vol_b: 이진 voxel(bool / 0-1의 3D).

w_topology: 위상 거리의 가중치(기본값 0.6).

w_radius: 반지름 분포 거리의 가중치(기본값 0.4).

n_bins: 반지름 히스토그램의 bin 수.

Returns:

float: 유사 점수 [0,1] (클수록 유사).

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)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(medial)

distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

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

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