medial op• 데이터 종류: voxel → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.medial_axis_points(vol, min_radius=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.medial_axis_points(vol, min_radius=0.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("medial_axis_points"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.medial_axis_points(...) 는 선언된 out 형 points 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.medial_axis_points.raw(...) 를 쓰거나 medial.medial_axis_points 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (points, radii)
medial 복셀의 좌표와 국소 반지름(= 그 점의 EDT 값)을 점군으로. 반환값 (points, radius).
굵은 부분은 면 모양, 가는 부분은 선 모양으로 분포하는 medial 점을 (M,3) 좌표(z,y,x)와 각각의국소 반지름 (M,)으로 반환한다. 반지름이 최대인 점은 형상의 가장 "안쪽" = 중심을 가리킨다.
Args:
vol: 이진 voxel(bool / 0-1의 3D).
min_radius: 이 반지름 이하의 점을 제외(잡음 억제).
Returns:
points (float64, (M,3)): medial voxel 좌표(z, y, x).
radius (float64, (M,)): 각 점의 EDT 값(= 국소 내접 반지름).
절차: distance_ridge(vol, min_radius)로 얻은 ridge_mask의 np.argwhere (배열 index, 행은 z-major 사전순으로 결정적)와 그 위치의 edt 값을 반환한다. 좌표는 voxel index이며 spacing은 곱하지 않는다(물리 좌표가 필요하면 호출 측에서 points * (sz, sy, sx), 반지름도 마찬가지로 등방 spacing을 곱한다).
인수와 검증: vol은 3-D(0이 아님 = 전경). 3-D가 아니거나 비어 있거나 NaN/Inf면 ValueError, min_radius < 0도 ValueError. radius는 > min_radius인 점만(경계 voxel은 EDT가 1 이하이므로 min_radius=1로외곽 껍질 잡음을 거의 떨어뜨릴 수 있다).
끝 동작: 전경이 없거나 모든 점이 min_radius 이하이면 points는 (0, 3), radius는 (0,)인 빈 배열(오류로 하지 않음).
사용처: medial_match의 반지름 분포, 점군 op(smallest_sphere3 / fit_line3 등)로의 다리 역할, np.argmax(radius)로 최대 내접구의 중심을 얻는다.
• 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.
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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