medial op• 데이터 종류: voxel → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.topology_signature(skeleton)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.topology_signature(skeleton), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("topology_signature"))
골격의 26 이웃 차수로부터 위상 기술자를 만듭니다. 끝점/분기점/보통점/고립점의 개수를 돌려줍니다.
각 골격 voxel에 대해 26 근방에 있는 골격 voxel 수(차수)를 세어,
차수 1 = 끝점(endpoint)
차수 2 = 일반점(골격의 중간)
차수>=3 = 분기점(branch)
차수 0 = 고립점(isolated)
으로 분류한다. 개수는 평행 이동, 회전(90도)에 불변이며, 형상의 위상을 대략 요약하는 기술자가 된다.
주의(honest): 26 근방의 차수는 분기 근방에서 대각 인접 때문에 과대하게 세어질 수 있다(이산골격의 알려진 성질). 끝점 수는 각 가지의 말단에서 엄밀하지만, 분기점 수는 다소 과대 쪽으로 흔들릴 수 있다.
Args:
skeleton: 골격 voxel(bool / 0-1의 3D).
Returns:
dict: endpoints, branches, normal, isolated, total(골격 voxel 총수),
degree_hist(차수 -> 개수).
• 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
table 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · medial_match · 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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