derivative op• 数据种类:gradient → voxel
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_magnitude(gradient)(要直接调用实现,import reprconv; reprconv.gradient_magnitude(gradient);从台账取用则 opsreprconv.get("gradient_magnitude"))
• GPU:无(仅 CPU 参考实现)
3-D 梯度 gradient → 梯度幅值体 voxel。gradient 类型的出口。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
|∇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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
voxel 作为输入)derivative)gradient_coherence · hessian_determinant · hessian_vesselness
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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