gradient3d — 3D `edges` op

• Datenarten: voxel → gradient

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0) (die Implementierung direkt: import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0); aus dem Register: ops3d.get("gradient3d"))

Verwendung

Berechnet den Zentraldifferenzgradienten nach gaußscher Glättung.

Parameters

vol : (D,H,W) array

Grauwert-Voxel.

sigma : float

Standardabweichung der Gauß-Glättung (in Voxeln). 0 bedeutet keine Glättung (rohe zentrale Differenzen).

Returns

gmag : (D,H,W) float64

Gradientenbetrag ||∇I||.

gvec : (D,H,W,3) float64

Gradientenvektor. Die Komponenten sind (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width).

Notes

Zur Glättung wird scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest"), zur Differentiation np.gradient(spacing=1) verwendet. np.gradient nutzt im Inneren zentrale Differenzen, nur am Rand einseitige Differenzen.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `gradient` als Eingabe)

fuse_to_voxel

Gleiche Kategorie (`edges`)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

gradient3d — 3D edges op