measure op• 資料種類:labels → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_shape_stats(labels, spacing=None, shape: 'bool' = True)(要直接呼叫實作,import volcolor; volcolor.vol_label_shape_stats(labels, spacing=None, shape: 'bool' = True);從台帳取用則 opsvolcolor.get("vol_label_shape_stats"))
• GPU:無(僅 CPU 參考實作)
每個成分線性時間可得的定量值(體積・重心・包圍盒・主成分形狀指標)。
volops.vol_region_props 的姊妹，但有 不同的目的：
• 它給出了“表面積”和 Wadell“球度”。為了這個目的由於行進立方體針對每個元件運行，因此 Python 循環與元件數量成正比。轉動（隨著 1 體素 1 標籤的病理輸入很快變得沉重）。
• 這僅限於僅需要「np.bincount」加權和的金額。 1 個標籤數組 10bincount（件數 1，座標和 3，協方差 6）= O(N + n)。實測（連通性=26，1 體素 1 標籤 = 病理輸入的棋盤圖案）： 163 = 4096 體素/512 個分量 = 0.0037 s，323 = 32768 / 4096 = 0.0350 秒，643 = 262144 / 32768 = 0.2556 秒，1283 = 2097152 / 262144 = 2.3122秒。 每 8 個體素 9.5 / 7.3 / 9.0 次（二次方 64 次），整個區域大約為 1.1 微秒/體素。同樣的1283著色是0.0357 s。
（供參考：volops.vol_region_props(surface="faces") 是相同的 163
0.0121 秒－由於每個元件的 Python 循環而延長了 3.5 倍。行進立方體
預設使用 surface="auto" 甚至更重。 ）
標籤體素計數體積質心bbox volops.vol_region_props 相同的定義和相同的值（tests/test_volcolor.py::test_stats_agree_with_vol_region_props_exactly 是（固定為精確匹配）。 bbox 是(z0, z1, y0, y1, x0, x1) 且上限是排除的。
我們還回傳什麼：
centroid_mm (z, y, x) 物理座標（與沒有間距的體素相同）
extent bbox 的物理尺寸(dz, dy, dx) · equivalent_diameter
(6V/pi)(1/3) · touches_border bbox 是否觸及音量邊緣？ ·
principal_extent 協方差特徵值的平方根(s1 >= s2 >= s3)（物理單位）·
線性度 (l1-l2)/l1 · 平面性 (l2-l3)/l1 · 各向同性
“l3/l1”·“伸長率”“sqrt(l1/l2)”。
伸長率可以是無限的（合約）：l1 > 0 和l2 == 0，換句話說，厚度為 1 體素的完美直線分量回傳「inf」。事故除以 0 相反，事實是在第二軸方向上沒有擴展，並且當倒圓時，細長的順序發生變化。他們默默地交換位置。單一體素（“l1 == 0”）是一個各向同性點，因此它是“1.0”。
如果忘記傳遞空格，數字和結論將會改變。實際測量-半徑為6毫米的球體間距 = (3.0, 1.0, 1.0) 當使用 mm 的各向異性網格（z 粗化 3 倍）進行採樣時，它變成 293 個體素。閉合形式的真值是「4/3 pi 63 = 904.78 mm3」：
• 當「間距」 = 879.0 mm3（誤差-2.85 %）時，各向同性 = 0.7349（近似各向同性 = 正確）。
• 無「間距」 = 293.0（以體素為單位。當讀作毫米3時，錯誤-67.62%），各向同性 = 0.0817 -- 球體看起來像一塊「板」。忽略各向異性形狀索引被破壞，但傳回一個有限且合理的值。
*等效直徑也相差 1.44 倍，即 11.8849 毫米與 8.2406 毫米。
數值說明：二階矩計算為“E[x2] - E[x]2”，因此座標對於具有較大和較小分佈的元件，可能會發生精度損失。上限：資料：MAX_COLOR_VOXELS （一側高達 ~2000），「E[x2] ~ 4e6” 的 float64 的相對精度為 1e-16 = 絕對 1e-10，體素變異數有 10 個數量級的餘裕。比那個大體積應該是切完ROI之後才可以通過的（這也是上限的原因）。
將 *shape* 設定為「False」將忽略協方差（bincount 為 10 中的 6），principal_extent 不要傳回以下 5 項－只需要體積過濾器有時 O(N) 臨時數組可以減少為 1。
以升序標籤順序返回list[dict]（僅實際標籤）--- 即使數字中有間隙，labels.max() 也不會傳回空字典）。
• 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。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_cold_chain_excursion — py -3.11 examples/poc_cold_chain_excursion.py
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
table 作為輸入)—
measure)*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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