medial op• 데이터 종류: voxel → flow_dense
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_nearest_seed_vector"))
각 voxel에서 가장 가까운 seed voxel까지의 변위 벡터 (3, D, H, W)(flow_dense, 성분 dz, dy, dx [voxel]).
seed = 0이 아닌 voxel(> 0.5로 이진화). seed 위에서는 0. vol_distance_transform이 반환하는 것은 거리의 값뿐이어서, "어느 voxel이 가장 가까운가"는 사라진다 —— 골격으로부터의 반지름(표면 → 골격의 변위), 막까지의 두께, ESDF의 기울기, 라벨의 보로노이 분할에는 이 방향이 필요하다(2026-09-21, 커넥톰 기반의 구멍). spacing (sz, sy, sx)를 넘기면최근접 판정은 물리 거리로 한다(반환하는 변위는 voxel 단위 그대로 —— |v * spacing|가 물리 거리).
엄밀해: Maurer, Qi & Raghavan (IEEE TPAMI 2003)의 선형 시간 EDT(scipy.ndimage.distance_transform_edt(return_indices=True)). 같은 거리의 seed가 여러 개일 때는 그 구현의 순서로 1개(순서에 의미를 두지 말 것). seed가 1개도 없으면 ValueError(모든 voxel이 무한히 멂 —— 조용히 0을 반환하지 않는다).
>>> v = np.zeros((5, 5, 5)); v[2, 2, 0] = 1
>>> d = vol_nearest_seed_vector(v); d.shape, tuple(d[:, 2, 2, 4])
((3, 5, 5, 5), (0.0, 0.0, -4.0))
• 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.
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
flow_dense 를 입력으로 받는 것)medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d
*Provenance: volops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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