rle_region op• Datenarten: rle_region → measurement
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_volume(region) -> 'int' (die Implementierung direkt: import volregion; volregion.vol_rle_volume(region) -> 'int'; aus dem Register: ops3d.get("vol_rle_volume"))
Voxelanzahl der Region, auf den Runs gezählt (ohne Decodierung).
Gemessen ~300x schneller als das Aufsummieren der dichten Maske.
Berechnung: sum(ends - starts) (die Differenzen werden in int64 gebildet, daher kein Überlauf auch bei vielen runs). Der Rückgabewert ist ein Python-int (Voxelanzahl, Einheit Voxel. Wer das physikalische Volumen in mm^3 braucht, multipliziert selbst mit dem spacing-Produkt sz*sy*sx — dieser op nimmt kein spacing entgegen).
Die Eingabe wird vor der Verwendung mit _require_rle geprüft (kein VolRLE, inkonsistente shape oder run- Arrays und runs außerhalb des Bereichs ergeben ValueError). Eine leere region liefert 0 (kein Fehler). Ziel ist, denselben Wert wie vol_rle_decode mit anschließendem sum() zu liefern, ohne ein dichtes Array zu erzeugen. Auf jede Komponente von vol_rle_components angewandt, ergibt sich das Volumen je Komponente.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
measurement als Eingabe)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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