edt_jfa_vector — 3D feature op

• 데이터 종류: voxel → flow_dense

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("edt_jfa_vector"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.edt_jfa_vector(...) 는 선언된 out 형 flow_dense 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.edt_jfa_vector.raw(...) 를 쓰거나 match3d.edt_jfa_vector 를 직접 호출하세요.

• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")

사용법

각 voxel에서 가장 가까운 seed까지의 변위 (3, D, H, W)(flow_dense, dz, dy, dx [voxel])를 GPU의 JFA로 구한다.

edt_jfa는 거리 값만 반환하지만, JFA는 내부에서 가장 가까운 seed의 좌표를 운반하고 있다 —— 그것을 그대로 출력한다(추가 비용 거의 0). CPU / scipy 경로는 vol_nearest_seed_vector(같은 값, N≤160에서 엄밀 일치를 실측). seed가 없으면 ValueError (edt_jfa는 1e6으로 포화시키지만, 방향에는 "무한원"이 없다). 반환은 torch float32(대장 경유에서는 numpy).

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)

• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py

타입이 이어지는 다음 연산자(flow_dense 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · 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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