gradient3d — 3D edges op

• Data kinds: voxel → gradient

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0), registry से लेना हो तो ops3d.get("gradient3d"))

उपयोग

Gaussian smoothing के बाद central difference gradient की गणना करता है।

Parameters

vol : (D,H,W) array

grey voxel।

sigma : float

Gaussian smoothing का standard deviation (voxel unit में)। 0 पर कोई smoothing नहीं (कच्चे central differences)।

Returns

gmag : (D,H,W) float64

gradient magnitude ||∇I||।

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

gradient vector। components (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width) हैं।

Notes

smoothing के लिए scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest"), differentiation के लिए np.gradient(spacing=1) का उपयोग होता है। np.gradient अंदर central difference और केवल boundary पर one-sided difference लेता है।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (gradient को input के रूप में लेते हैं)

fuse_to_voxel

इसी category के (edges)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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