medial op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_branches3d(vol, min_length=0)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_branches3d(vol, min_length=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_branches3d"))
3D 골격을 분기점에서 잘라 가지(선분)로 나눕니다. 2D r2_split_skeleton_lines 의 3D 판.
분기점 voxel을 제외한 나머지가 가지. min_length > 0이면 26 연결 성분의 voxel 수가그보다 적은 조각을 제거한다.
절차: _ensure_skeleton으로 bool로 만들고(interior voxel이 있으면 skeletonize_vol 로 세선화) → 26 근방 차수 >= 3인 voxel(분기점)을 제거 → min_length > 0 이면 scipy.ndimage.label(3x3x3 전부 1인 구조 = 26 연결)로 성분을 나누고, voxel 수가 min_length 미만인 성분을 떨어뜨린다.
반환값: 입력과 같은 형상의 bool 배열(가지 voxel = True). 가지별 라벨은 반환하지 않는다 — 가지를 개별로 다루려면 반환값을 vol_label(branches, 26)에 통과시킨다(성분 수 = 가지 수). 분기점 voxel 자체는 결과에 포함되지 않으므로, 가지의 양 끝은 분기점의 1 voxel 앞에서끝난다.
인수와 검증: min_length는 voxel 수(int()로 버림. 0이면 제거하지 않음). 입력이 3-D가 아니거나 비어 있거나 NaN/Inf면 ValueError. 세선화가 필요하고 scikit-image가 없으면 ImportError. 전경이 없으면 모두 False.
주의: 26 근방 차수는 분기의 대각 인접으로 3 이상이 되기 쉽고, 분기점이 여러 voxel의덩어리로 제거되므로 가지가 실제보다 짧게 나올 수 있다. 닫힌 루프만 있는 골격은분기점이 없어 전체가 1개의 가지로 남는다.
• 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.
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d
*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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