medial op• 데이터 종류: voxel → flow_dense
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_nearest_seed_vector"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
各 voxel から最近の seed voxel への変位ベクトル `(3, D, H, W)(flow_dense`、成分 dz, dy, dx [voxel])。
seed = 非零 voxel(`> 0.5 で二値化)。seed の上では 0。vol_distance_transform` が返すのは距離の値だけで、
「どの voxel が最近か」は落ちる —— 骨格からの半径(表面 → 骨格の変位)、膜までの肉厚、ESDF の勾配、
ラベルのボロノイ分割はこの向きが要る(2026-09-21、コネクトーム基盤の穴)。`spacing (sz, sy, sx)` を渡すと
最近傍の判定は物理距離で行う(返す変位は voxel 単位のまま —— `|v * spacing|` が物理距離)。
厳密解: Maurer, Qi & Raghavan (IEEE TPAMI 2003) の線形時間 EDT(`scipy.ndimage.distance_transform_edt(return_indices=True)`)。
同距離の seed が複数あるときはその実装の順序で 1 つ(順序に意味を持たせないこと)。seed が 1 つも無いと
ValueError(全 voxel が無限遠 —— 黙って 0 を返さない)。
>>> v = np.zeros((5, 5, 5)); v[2, 2, 0] = 1
>>> d = vol_nearest_seed_vector(v); d.shape, tuple(d[:, 2, 2, 4])
((3, 5, 5, 5), (0.0, 0.0, -4.0))
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
flow_dense 를 입력으로 받는 것)medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d
*Provenance: volops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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