morphology op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_dilate3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.morph_dilate3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("morph_dilate3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 그레이스케일 dilation(SE 반지름 r 의 국소 max). 밝은 영역을 팽창.
se="cube"(기본값, torch 경로에서 GPU 가능) / "ball"(등방 SE, scipy 경로).
SE 는 한 변의 길이 2r+1 의 정육면체(cube) 또는 z²+y²+x² <= r² 의 구(ball). r=0 은 항등. 경계 밖은 −∞ 취급(영상 안의 값만으로 max 를 취함. torch 의 max_pool3d 의 implicit padding 과 scipy 의 cval=-inf 로 같은 결과). cube 는 torch 가 있으면 max_pool3d (device 유효), ball 또는 torch 부재 시 scipy.ndimage.grey_dilation(device 는무시). 입력은 float32 로 변환되고, 반환값은 (D,H,W) float32 numpy. se 가 그 2 개 이외면 ValueError. 2 값 volume(0/1)이면 그대로 2 값 dilation 이 된다. se="ball" 은 r 이크면 footprint 주사 때문에 느리다.
후단: morph_erode3d 와 짝으로 morph_open3d / morph_close3d / morph_gradient3d.
• 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.
• morphology_3d — py -3.11 examples_3d/morphology_3d.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
morphology)morph_erode3d · morph_open3d · morph_close3d · morph_gradient3d · morph_tophat3d · morph_blackhat3d
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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