feature op• Data kinds: voxel → hessian
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu') (implementation को सीधे call करना हो तो import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu'), registry से लेना हो तो ops3d.get("hessian3d"))
• GPU: इस op का GPU path है (device="cuda")
3D Hessian के 6 स्वतंत्र components (fzz,fyy,fxx,fzy,fzx,fyx)। separable conv3d (2nd order/1st order × smoothing)।
Kernel: 2nd-order [1,−2,1] (gain 1), 1st-order [−0.5,0,0.5] (gain 1), बाकी axes पर [1,2,1]/4 का smoothing (gain 1)। Diagonal components "उस axis का 2nd-order × बाकी 2 axes का smoothing" हैं, cross components "2 axes का 1st-order × बचे axis का smoothing"। इकाई 1/voxel² में असली मान है (sobel3d के 32 गुना gain से अलग)। किनारे replicate। Return value 6 torch tensor की list है, हर एक (D,H,W) float32, device पर, क्रम (zz, yy, xx, zy, zx, yx) (axis 0=z, 1=y, 2=x)। numpy चाहिए तो .cpu().numpy()। Input numpy जैसा होता है (float32 में बदला जाता है)।
उपयोग: curvature_maps की principal curvature (sobel3d के साथ जोड़ी में), blob/tubular structures की पहचान।
• 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।
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
hessian को input के रूप में लेते हैं)feature)sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.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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