feature op• 데이터 종류: voxel → gradient
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sobel3d"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.sobel3d(...) 는 선언된 out 형 gradient 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.sobel3d.raw(...) 를 쓰거나 match3d.sobel3d 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 기울기 (gz,gy,gx). 도함수[-1,0,1]×평활[1,2,1] 의 분리형 conv3d.
vol은 numpy로도 torch tensor(GPU 위도 가능)로도 받는다(scene_flow 등의 device 상주용).
반환값은 torch tensor 3개(numpy가 아님), 각각 (1,1,D,H,W) float32, device 위. gz는 축 0 방향, gy는 축 1, gx는 축 2의 미분(입력이 (D,H,W)라면 (depth,row,col) 순서). numpy로 되돌리려면 g[0, 0].cpu().numpy().
이득: 미분 [-1,0,1] (기울기 1에서 2)× 다른 2축의 평활 [1,2,1] (각 4)로 참 기울기의 32배가 나온다(정규화하지 않음). 참값이 필요하면 32로 나눈다(curvature_maps / scene_flow_lk는 내부에서나누고 있다. hessian3d는 이득 1이므로 섞을 때 주의). 끝은 replicate padding(경계에서 가짜 에지를 만들지 않는다). tensor 입력이 3-D면 batch 차원을더하고, 5-D면 그대로 쓴다. dtype은 float32로 낮춘다.
후단: curvature_maps / match_shape_3d의 단위 기울기, hough_plane_3d의 법선. 방향이 필요 없는 에지 강도라면 morph_gradient3d도 대안.
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient 를 입력으로 받는 것)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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