medial op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_endpoints3d(vol)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_endpoints3d(vol), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_endpoints3d"))
3D 골격의 끝점(26 이웃에 골격 voxel 이 1 개 이하)을 voxel 마스크로 돌려줍니다.
고립 voxel(차수 0)도 끝점으로 센다. 2D r2_endpoints_skeleton의 3D 판.
절차: _ensure_skeleton으로 입력을 bool로 만들고, 6 근방이 모두 전경인 interior voxel이있으면 skeletonize_vol로 세선화한 뒤, 3x3x3 전부 1인 커널(중심 0, mode="constant"로 바깥 0)의 합성곱으로 각 voxel의 26 근방에 있는 골격 voxel 수(차수)를 세어 skel & (차수 <= 1)을 반환한다. volume의 가장자리에 있는 골격 voxel은바깥이 0으로 취급되므로 가지가 거기서 끊겨 있으면 끝점이 된다.
반환값: 입력과 같은 형상의 bool 배열(끝점 = True). 전경이 없으면 모두 False. np.argwhere로 (z, y, x) 좌표가, .sum()으로 끝점 수가 된다.
검증(ValueError): 3-D가 아님, 빈 배열, NaN/Inf를 포함한 float 입력. 세선화가 필요하고 scikit-image가 없는 환경에서는 ImportError.
주의:
• 끝점은 각 가지의 말단에서 엄밀하지만, 수염(세선화가 만드는 짧은 가지)의 끝도 끝점으로 센다. 구조의 끝만 원하면 먼저 skeleton_prune3d로 잘라낸다.
• 닫힌 루프만 있는 골격(고리)은 끝점 0개.
• 개수만 원하면 topology_signature가 endpoints / isolated를나누어 반환한다.
• 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
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · 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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