medial op• Data kinds: voxel → flow_dense
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import volops; volops.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_nearest_seed_vector"))
हर voxel से निकटतम seed voxel तक displacement vector (3, D, H, W) (flow_dense, components dz, dy, dx [voxel])।
seed = non-zero voxel (> 0.5 से binarise)। seed पर 0। vol_distance_transform केवल दूरी का मान लौटाता है, और "कौन-सा voxel सबसे नज़दीक है" खो जाता है — skeleton से radius (surface → skeleton का displacement), membrane तक की मोटाई, ESDF का gradient, और labels का Voronoi विभाजन, इन सबको यही दिशा चाहिए (2026-09-21, connectome आधार की एक कमी)। spacing (sz, sy, sx) देने पर nearest neighbour का निर्णय भौतिक दूरी से होता है (लौटाया गया displacement voxel इकाई में ही रहता है — |v * spacing| भौतिक दूरी है)। सटीक हल: Maurer, Qi & Raghavan (IEEE TPAMI 2003) का linear-time EDT (scipy.ndimage.distance_transform_edt(return_indices=True))। समान दूरी वाले कई seed हों तो उस implementation के क्रम से 1 चुना जाता है (क्रम को कोई अर्थ न दें)। यदि 1 भी seed न हो तो ValueError (सभी voxel अनंत दूरी पर — चुपचाप 0 नहीं लौटाता)।
>>> v = np.zeros((5, 5, 5)); v[2, 2, 0] = 1
>>> d = vol_nearest_seed_vector(v); d.shape, tuple(d[:, 2, 2, 4])
((3, 5, 5, 5), (0.0, 0.0, -4.0))
• 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।
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
flow_dense को input के रूप में लेते हैं)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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