rle_region op• 데이터 종류: rle_region × rle_region → rle_region
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_union(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_union(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_union"))
두 RLE 영역의 합집합을 run 위에서(복호 없음).
비용은 voxel 수가 아니라 run 수에 비례한다 — 두 512**3 마스크를 병합해도 512**3 규모의 어떤 것도 건드리지 않는다. region은 같은 volume shape를 공유해야 한다.
절차(_rle_boolean 공통): 두 region의 run을, 평면 행마다 W + 1의 stride를 둔 1개의 정수 직선에 사상하고(+1의 틈 덕분에 이웃 행의 run이 결합하지 않는다), 각 run의 start/end를 이벤트로 나열하여, 구간별 피복 상태 (a의 안쪽, b의 안쪽) 를 스윕해 ia | ib가 참인 구간을 최대 길이의 run으로 다시 묶는다. 계산량은 run 수 n에 대해 O(n log n)(np.unique의 정렬).
반환값: 같은 shape의 새 VolRLE(run은 행 순·x 오름차순, 인접·중복하는 run은 1개로 병합됨). 둘 다 비어 있으면 run 0개의 region. vol_rle_decode(union) == decode(a) | decode(b)가 voxel 단위로 성립한다.
검증(ValueError): 어느 한쪽이 VolRLE이 아님·정합성 검사에 실패 / a.shape != b.shape(다른 volume에 속한 region은 합성할 수 없다).
• 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_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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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