volume_downsample — 3D `preprocess` op

• 資料種類:voxel → voxel

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.volume_downsample(vol, factor, mode='mean')(要直接呼叫實作,import volops; volops.volume_downsample(vol, factor, mode='mean');從台帳取用則 ops3d.get("volume_downsample"))

用法

按每軸整數 *factor* 對 (D, H, W) 體做區塊池化(資料抽稀)。

大型 CT / 層析(laminography)/ 模擬體資料在送入較重的 3-D 運算子之前必須先抽稀(Frangi/Sato 的上限約為 ~256**3 體素,見 MAX_EIGEN_VOXELS)。這是點雲 voxel_grid_downsample 與網格 decimate_qem 在體資料上的對應物 —— 是 Fullseye *抽稀*(decimation)家族的第三條腿,每種 3-D 資料 sort 各一個。

Parameters

vol : array_like, shape (D, H, W)

輸入體資料(強制轉換為 float64;拒絕 NaN/Inf)。

factor : int or (fz, fy, fx)

各軸的區塊大小,每個都 >= 1。輸出形狀為

(D//fz, H//fy, W//fx);末尾無法填滿一個完整

因子的部分區塊會被捨棄(確定性,無邊緣偏差)。

mode : {'mean', 'max', 'stride'}

• 'mean' —— 平均池化。在降取樣前做頻帶限制(即抗混疊的選擇);對灰階 CT / MRI 是合適的預設值。

• 'max' —— 最大池化。保留平均會沖淡的細亮結構(骨骼、血管、缺陷體素)。

• 'stride' —— 單純降取樣 vol[::fz, ::fy, ::fx](最快, 但會混疊 —— 無預濾波)。

Returns

ndarray, shape (D//fz, H//fy, W//fx), float64

降取樣後的體資料。間距按同一因子縮放:輸入

間距 (sz, sy, sx) mm 變為 (sz*fz, sy*fy, sx*fx) mm。

Raises

ValueError

非 3-D 輸入、因子分量 < 1 或大於其軸長,或

未知的 *mode*(fail-closed)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• depth_sensors — 深度感測器知識 —— 測距原理、實機數值、缺測的表現

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `voxel` 作為輸入)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同類別(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth

*Provenance: volops.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

volume_downsample — 3D preprocess op

用法