render_volume_projection — 3D `render` op

• 데이터 종류: voxel → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.render_volume_projection(vol, azimuth=0.0, elevation=0.0, mode='xray', device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.render_volume_projection(vol, azimuth=0.0, elevation=0.0, mode='xray', device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("render_volume_projection"))

• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")

사용법

voxel 을 임의 시점에서 2D 로 투영(mode=xray=감쇠 적산 / mip=최대값). DRR(X선)·세계 모델 관측.

view 방향으로 volume을 grid_sample로 돌려 축 투영. voxel_to_mips의 임의 시점판.

회전은 affine_grid(좌표 순서 x=W, y=H, z=D)로 volume 중심 둘레: azimuth는 H 축 둘레(W와 D를 섞는다), elevation은 W 축 둘레(H와 D를 섞는다), 모두 도, Rx @ Ry의 순서. 회전 후의 volume을 축 0(D) 방향으로 찌그러뜨리므로 시선은 회전 후의 D 축. mode="mip"은 최댓값, 그 외는 모두 총합("xray"는 Beer-Lambert의 지수가 아니라 단순한 적산. 감쇠상으로 하려면 exp(−Σ)를 호출 측에서). 반환값 (H, W) float32 numpy. volume 밖은 0으로 채워지므로, 회전으로 모서리가 빠지면 총합이 내려간다(입방체에 가까운 volume으로, 물체를중심에 둔다). azimuth=elevation=0의 mip은 voxel_to_mips()[0]과 같은 방향.

용도: DRR의 합성, ncc_locate용 2-D 템플릿 생성, match_mip_2d의 임의 시점화.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)

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)

• ct_hand_radiograph — py -3.11 examples_3d/ct_hand_radiograph.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · fit_poly_surface · eval_poly_surface · surface_form_error · background_flatten · polar_unwrap · fit_zernike · matcap_shade

같은 카테고리(`render`)

project_points · render_point_depth · render_shaded · ambient_occlusion · cast_shadow · phong_shade · matcap_shade · supersample_mesh

*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

render_volume_projection — 3D render op

사용법