feature op• 데이터 종류: voxel → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("edt_jfa"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.edt_jfa(...) 는 선언된 out 형 sdf 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...) 를 쓰거나 match3d.edt_jfa 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 유클리드 거리 변환 = Jump Flooding Algorithm(GPU). 각 voxel → 최근접 seed 까지의 거리.
실측으로 scipy EDT와 엄밀히 일치(max|err|=0, N≤160·JFA+2). scipy(C 구현)는 작은 N에서는빠르지만, GPU-JFA는 N≥96에서 앞지른다(RTX5090 실측 96→2.6× / 128→4.7×). 전 voxel 병렬로 GPU에 상주할 수 있고, chamfer를 CPU 왕복 없는 전 GPU 파이프라인으로 만드는 것이 본질. 끝의 step=1을 2 패스(JFA+2)로 하여 큰 N의 근사 오차도 없앤다. 반환값 거리장 (D,H,W)의 torch tensor.
인자 seed_bool은 (D,H,W)의 bool(True=seed, 거리 0). 반환값은 torch float32 tensor (D,H,W)(device 위, numpy가 아님. 대장 경유 fs.ledger.edt_jfa에서는 numpy로 변환된다). 거리는 voxel 중심 간의 유클리드 거리(voxel 단위). seed가 1개도 없으면 전 voxel이 1e6으로 포화한다(예외는 나지 않는다). 26 방향 × log2(max(D,H,W)) 단의 점프이므로, 메모리는 (3,D,H,W) float32 몇 장 분.
용도: signed_distance_field(양쪽), match_chamfer_3d(edt="jfa"). CPU 판은 scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed)와 같은 값.
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
sdf 를 입력으로 받는 것)sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract
feature)sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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