rle_region op• Data kinds: rle_region → position
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_centroid(region, spacing=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import volregion; volregion.vol_rle_centroid(region, spacing=None), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_rle_centroid"))
region का centroid (z, y, x), runs पर गणना (decode के बिना)।
हर run अपनी row के (z, y) पर n voxels का योगदान देता है, x का mean (start + end - 1) / 2 — यह सदस्य voxel indices का सटीक arithmetic mean है, इसलिए dense centroid से floating-point सटीकता तक मेल खाता है। Physical coordinates के लिए *spacing* (sz, sy, sx) दें। खाली region ValueError देता है।
Return value: (z, y, x) के 3 float (depth, row, col क्रम में)। spacing न हो तो voxel index इकाई में (index का arithmetic mean ही), spacing देने पर हर component को (sz, sy, sx) से गुणा करके physical coordinates (mm आदि, spacing वाली ही इकाई)। spacing लंबाई 3 के धनात्मक finite मान होते हैं, या spacing_mm attribute वाला volio.VolumeMeta।
जाँच (ValueError): VolRLE की consistency जाँच / run 0 हों / spacing की लंबाई 3 न हो, धनात्मक न हो, या finite न हो।
सावधानी: यह center of mass नहीं, बल्कि voxels का geometric centroid है (सभी voxel बराबर weight)। Gray मानों से weighted centroid चाहिए तो vol_rle_decode करके ख़ुद गणना करें।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
position को input के रूप में लेते हैं)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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