canny3d — 3D `edges` op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.canny3d(vol, low: 'float', high: 'float', sigma: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import edges3d; edges3d.canny3d(vol, low: 'float', high: 'float', sigma: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("canny3d"))

사용법

3D Canny 에지 검출(비최대 억제 + 히스테리시스).

Parameters

vol : (D,H,W) array

그레이 voxel.

low, high : float

히스테리시스의 하한 / 상한 임계값(기울기의 크기에 대해). 0 <= low <= high, high > 0.

sigma : float

평활의 표준편차.

Returns

edge_mask : (D,H,W) bool

1 voxel로 세선화된 에지.

Notes

(1) gradient3d로 평활 기울기를 얻는다 → (2) 기울기 방향을 따른 NMS(삼선형 보간)로 국소 최대를 남기고

→ (3) high 임계값을 시드로 low 임계값에서 26 연결로 확장. 임계값은 절대값이므로 대상에 맞춰 gmag.max()의 스케일로 주면 강건하다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`voxel` 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(`edges`)

gradient3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

canny3d — 3D edges op

사용법