feature op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_gradient_magnitude(vol)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_gradient_magnitude(vol), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_gradient_magnitude"))
3-D Sobel 기울기 크기 sqrt(gz**2 + gy**2 + gx**2).
각 g*는 한 축을 따른 scipy.ndimage.sobel 미분이다. 응답은 강도 경계에 국소화된다(계단 에지는 계면에서밝아지고 평탄 영역에서는 약 0). (D, H, W) float64 volume을 반환한다.
계산: scipy.ndimage.sobel을 axis 0 (z), 1 (y), 2 (x) 순서로 적용하고, sqrt(gz**2 + gy**2 + gx**2)를 반환한다. Sobel은 미분 [-1,0,1]과 평활 [1,2,1]의분리 커널(직교 2축에서 각 4배)이므로, 축에 수직인 단위 계단(0→1)에 대한응답은 1이 아니라 16(계면을 사이에 둔 2 voxel에서 16.0, 평탄부는 0. scipy의 기본가중치·경계 mode='reflect'). 값은 정규화하지 않는다([0, 1]에 들어가지 않는다). spacing은 받지 않으며, voxel 단위의 차분(이방 voxel이라도 축별로 보정하지 않는다).
검증(ValueError): 3-D가 아님 / NaN·Inf를 포함 / voxel 수가 MAX_VOXELS (1 << 27)를 초과.
쓰는 곳: vol_watershed의 지형(landscape) 입력, vol_local_maxima로계면의 봉우리를 줍기, vol_stretch로 [0, 1]로 정규화하여 표시.
• 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.
• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
feature)sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness
*Provenance: volops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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