gradient_magnitude — REPRCONV derivative op

• Datenarten: gradient → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_magnitude(gradient) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.gradient_magnitude(gradient); aus dem Register: opsreprconv.get("gradient_magnitude"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

3-D-Gradient gradient → ein Gradientenbetrags-Volumen voxel. Der Ausgang aus gradient.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

|∇I| = sqrt(gz² + gy² + gx²)。gradient3d の形 (gmag, gvec) は gvec から計算し直す(gmag を信じて素通しにしない —— 渡された対が食い違っていても気づけないため)。sobel3d の形 (gz, gy, gx) は利得 32 を割ってから計算するので、どちらの産み手から来ても真の勾配の大きさ(1 voxel あたりの濃度変化)になる。

一方向(向き 2 自由度を捨てる)。向きを残すなら gradient_coherence や sobel3d の成分そのもの。

★外から来た勾配(微分可能レンダラの出力など)は (gmag, gvec) の形で渡すこと。3 本の形は sobel3d の利得 32 として割るので、利得 1 の 3 本を渡すと 1/32 に出る(形だけでは利得を見分けられない。型を分けるかは docs/TYPE_CONNECTIVITY.md の案)。

Args:

gradient: gradient3d の (gmag, gvec) か sobel3d の (gz, gy, gx)。

Returns:

(D, H, W) float64。

Raises:

ValueError: どちらの形でもない / 非有限 / 空。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen voxel als Eingabe)

correlation_score

Gleiche Kategorie (derivative)

gradient_coherence · hessian_determinant · hessian_vesselness


*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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