feature op• 数据种类:voxel → gradient
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.sobel3d(vol, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.sobel3d(vol, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("sobel3d"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.sobel3d(...) 只返回声明的 out 类型 gradient 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.sobel3d.raw(...),或直接调用 match3d.sobel3d。
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
3D 梯度 (gz,gy,gx)。导数[-1,0,1]×平滑[1,2,1] 的可分离 conv3d。
vol 既可以是 numpy 也可以是 torch tensor(在 GPU 上也可)(用于 scene_flow 等常驻 device 的场景)。
返回值为 3 个 torch tensor(不是 numpy),各为 (1,1,D,H,W) float32,位于 device 上。gz 是轴 0 方向、gy 是轴 1、gx 是轴 2 的微分(输入为 (D,H,W) 时即 (depth,row,col) 顺序)。要转回 numpy 用 g[0, 0].cpu().numpy()。
增益: 微分 [-1,0,1] (斜率 1 时为 2)× 其他 2 轴的平滑 [1,2,1] (各 4),得到 真实梯度的 32 倍 (不归一化)。需要真实值时除以 32(curvature_maps / scene_flow_lk 在内部已经除过。hessian3d 的增益为 1,混用时要注意)。边缘用 replicate padding(不在边界产生虚假边缘)。tensor 输入为 3-D 时补上 batch 维, 为 5-D 时原样使用。dtype 降为 float32。
后续: curvature_maps / match_shape_3d 的单位梯度、hough_plane_3d 的法线。不需要方向的边缘强度也可用 morph_gradient3d 代替。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
gradient 作为输入)feature)hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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