derivative op• Data kinds: gradient → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_magnitude(gradient) (to call the implementation directly, import reprconv; reprconv.gradient_magnitude(gradient); from the registry, opsreprconv.get("gradient_magnitude"))
• GPU: none (CPU reference implementation only)
3-D gradient gradient → a gradient-magnitude volume voxel. The exit from gradient.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
|∇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。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
voxel as input)derivative)gradient_coherence · hessian_determinant · hessian_vesselness
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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