medial op• 資料種類:voxel → flow_dense
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None)(要直接呼叫實作,import volops; volops.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None);從台帳取用則 ops3d.get("vol_nearest_seed_vector"))
每個 voxel 到最近 seed voxel 的位移向量 (3, D, H, W)(flow_dense，分量 dz, dy, dx [voxel])。
seed = 非零 voxel(以 > 0.5 二值化)。seed 上為 0。vol_distance_transform 只回傳距離的值，「哪個 voxel 最近」遺失了 —— 從骨架出發的半徑(表面 → 骨架的位移)、到膜的壁厚、ESDF 的梯度、標籤的 Voronoi 分割都需要這個方向(2026-09-21，連接體基礎中的漏洞)。傳入 spacing (sz, sy, sx) 時，最近鄰判定依物理距離進行(回傳的位移仍以 voxel 為單位 —— |v * spacing| 即物理距離)。
精確解：Maurer, Qi & Raghavan (IEEE TPAMI 2003) 的線性時間 EDT(scipy.ndimage.distance_transform_edt(return_indices=True))。同距離的 seed 有多個時，依該實作的順序取 1 個(不要賦予順序任何意義)。連 1 個 seed 都沒有時拋出 ValueError(所有 voxel 皆在無窮遠處 —— 不會默默回傳 0)。
>>> 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))
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py
flow_dense 作為輸入)medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d
*Provenance: volops.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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