medial op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_prune3d(vol, length=1)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_prune3d(vol, length=1), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_prune3d"))
3D 골격의 수염(짧은 가지)을 칩니다. 끝점 제거를 length 회 반복 = 가지 길이 <=length 를 제거.
2D pruning의 3D 판. 고립 voxel은 끝점으로 취급되어 사라진다.
절차: _ensure_skeleton으로 bool로 만들고(interior voxel이 있으면 skeletonize_vol 로 세선화), 다음을 length회 반복한다 — 26 근방 차수 <= 1인 voxel(끝점과고립점)을 모두 동시에 제거한다. 골격이 비거나 끝점이 없어지면(닫힌 루프만 남으면) 도중에 멈춘다.
인수: length는 int(length)로 바꾸고 음수면 0으로 맞춘다(0이면 세선화한골격을 그대로 반환). 1회 반복에서 각 가지의 끝 1 voxel이 사라지므로, 길이 <= length voxel인 가지(수염)는 뿌리까지 사라진다.
반환값: 입력과 같은 형상의 bool 배열.
주의(동작으로 알아 둘 것):
• 긴 가지도 끝에서부터 length voxel 짧아진다(수염만 골라서 지우는 처리가아니다). 주 가지의 끝점 위치가 필요하다면, 잘라낸 후의 끝점은 원래보다 length 안쪽에있다.
• 2 분기 사이의 짧은 가지는 양 끝이 분기점(차수 >= 3)이므로 사라지지 않는다.
• 고립 voxel은 1회째에 사라진다.
• 반복할 때마다 차수를 다시 세므로 비용은 length에 비례한다.
검증(ValueError): 3-D가 아님, 빈 배열, NaN/Inf를 포함한 입력. 세선화가 필요하고 scikit-image가 없으면 ImportError. 후단은 skeleton_endpoints3d / skeleton_junctions3d / skeleton_branches3d / topology_signature.
• 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_endpoints3d · 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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