medial op• Data kinds: voxel → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_distance_transform(vol_binary, spacing=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import volops; volops.vol_distance_transform(vol_binary, spacing=None), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_distance_transform"))
binary volume का exact Euclidean distance transform।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Each foreground (non-zero) voxel is labelled with its Euclidean distance to the nearest background voxel, via scipy.ndimage.distance_transform_edt. Pass *spacing* (sz, sy, sx) (e.g. VolumeMeta.spacing_mm, or the VolumeMeta itself) to make the distance anisotropy-aware — millimetres rather than voxels; otherwise unit spacing is assumed. A non-{0, 1} input is thresholded at > 0.5.
Returns a (D, H, W) float64 distance field (0 on the background).
Reference: Felzenszwalb & Huttenlocher, Theory of Computing 2012.
• 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
• molecule_atom_count — py -3.11 examples_3d/molecule_atom_count.py
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)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_prune3d
*Provenance: volops.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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