medial op• Data kinds: voxel × voxel → measurement
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12) (implementation को सीधे call करना हो तो import medial; medial.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12), registry से लेना हो तो ops3d.get("medial_match"))
2 voxel shapes के medial (topology + radius distribution) पर आधारित coarse matching score। return value [0,1]।
skeleton के topology descriptor (endpoint/branch/normal/isolated के अनुपात) के बीच की distance और medial radius distribution (inscribed radius के histogram) के बीच की distance को weight देकर जोड़ा जाता है, और similarity = 1 - distance लौटाया जाता है। 1 के जितना पास, उतना समान। translation और rotation (90 degree) के प्रति लगभग invariant है, और topology-आधारित शुरुआती matching (मोटी छँटाई) के लिए उपयोग होता है।
Args:
vol_a, vol_b: binary voxel (bool / 0-1 का 3D)।
w_topology: topology distance का weight (default 0.6)।
w_radius: radius distribution distance का weight (default 0.4)।
n_bins: radius histogram के bin की संख्या।
Returns:
float: similarity score [0,1] (जितना बड़ा, उतना समान)।
• 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।
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
measurement को input के रूप में लेते हैं)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.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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