rle_region op• データ種: rle_region → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_centroid(region, spacing=None) (実装を直接呼ぶなら import volregion; volregion.vol_rle_centroid(region, spacing=None)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_rle_centroid"))
領域の重心 (z, y, x) を run 上で計算する(復号しない)。
Each run contributes n voxels at its row's (z, y) and mean x (start + end - 1) / 2 — the exact arithmetic mean of the member voxel indices, so it matches the dense centroid to floating-point accuracy. Pass *spacing* (sz, sy, sx) for physical coordinates. An empty region raises ValueError.
返り値: (z, y, x) の 3 つの float(depth, row, col 順)。spacing 無しなら voxel index 単位(index の算術平均そのもの)、spacing を渡すと各成分に (sz, sy, sx) を掛けた物理座標(mm など、spacing と同じ単位)。spacing は長さ 3 の正の有限値、または spacing_mm 属性を持つ volio.VolumeMeta。
検証(ValueError): VolRLE の整合性検査 / run が 0 本 / spacing が長さ 3 でない・非正・非有限。
注意: 質量中心ではなく voxel の幾何重心(全 voxel 等重み)。gray 値で重み付けした重心が欲しい場合は vol_rle_decode してから自分で計算する。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
position を入力に取れる)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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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