rle_region op• 데이터 종류: rle_region × rle_region → rle_region
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_difference(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_difference(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_difference"))
run 위에서의 차집합 a \ b(복호 없음).
a에 포함되고 b에 포함되지 않는 voxel의 region. 스윕 엔진(_rle_boolean) 으로 구간별 피복 상태가 ia & ~ib인 구간을 run으로 남긴다. 비가환(vol_rle_difference(a, b) != vol_rle_difference(b, a)). 계산량은 run 수에대해 O(n log n).
반환값: 같은 shape의 새 VolRLE. a가 b에 완전히 포함되어 있으면 run 0개의 region. vol_rle_decode(result) == decode(a) & ~decode(b)가 voxel 단위로 성립한다.
검증(ValueError): 어느 한쪽이 VolRLE이 아님·run 배열의 정합성 검사에 실패 / a.shape != b.shape.
사용처: 전체 마스크에서 ROI 밖이나 알려진 성분(vol_rle_components의 1개)을제거하거나, vol_rle_encode(mask)와 erode 결과의 차로 껍질을 만드는 등의 "뺄셈"을 밀집 배열을 만들지 않고 수행한다.
• 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.
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
rle_region 를 입력으로 받는 것)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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