rle_region op• Data kinds: rle_region × rle_region → rle_region
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_union(a, b) (implementation को सीधे call करना हो तो import volregion; volregion.vol_rle_union(a, b), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_rle_union"))
दो RLE regions का union, runs पर गणना (decode के बिना)।
लागत voxels की संख्या नहीं, runs की संख्या के साथ scale होती है — दो 512**3 masks को merge करने में 512**3 आकार की किसी चीज़ को छुआ ही नहीं जाता। Regions का volume shape एक ही होना चाहिए।
प्रक्रिया (साझा _rle_boolean): दोनों regions के runs को, हर plane row के लिए W + 1 का stride लेकर 1 integer line पर map किया जाता है (+1 के gap से पड़ोसी rows के runs जुड़ते नहीं), हर run के start/end को event के रूप में क्रम से रखा जाता है, और हर अंतराल की coverage state (a के अंदर, b के अंदर) को sweep करके ia | ib सत्य वाले अंतरालों को अधिकतम लंबाई के runs में फिर से जोड़ा जाता है। गणना की लागत runs की संख्या n के लिए O(n log n) है (np.unique की sorting)।
Return value: उसी shape का नया VolRLE (runs row क्रम में और x बढ़ते क्रम में, सटे हुए और overlap करते runs 1 में merge हो चुके)। दोनों खाली हों तो 0 runs वाला region। vol_rle_decode(union) == decode(a) | decode(b) voxel स्तर पर सही रहता है।
जाँच (ValueError): कोई एक VolRLE न हो या consistency जाँच में fail हो / a.shape != b.shape (अलग volumes में रहने वाले regions को मिलाया नहीं जा सकता)।
• 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
rle_region को input के रूप में लेते हैं)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · 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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