edt_jfa_vector — 3D feature op

• 数据种类:voxel → flow_dense

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.edt_jfa_vector(seed_bool, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("edt_jfa_vector"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.edt_jfa_vector(...) 只返回声明的 out 类型 flow_dense 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.edt_jfa_vector.raw(...),或直接调用 match3d.edt_jfa_vector。

• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")

用法

用 GPU 的 JFA 求每个 voxel 到最近 seed 的位移 (3, D, H, W)(flow_dense，dz, dy, dx [voxel])。

edt_jfa 只返回距离值,但 JFA 内部携带着最近 seed 的坐标 —— 把它原样输出(额外成本几乎为 0)。CPU / scipy 路径为 vol_nearest_seed_vector(值相同,实测 N≤160 时严格一致)。没有 seed 时 ValueError (edt_jfa 会饱和为 1e6,但方向不存在「无限远」)。返回 torch float32(经台账时为 numpy)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 flow_dense 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence

*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.