rle_region op• 데이터 종류: rle_region → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_centroid(region, spacing=None)(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_centroid(region, spacing=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_centroid"))
영역의 무게중심 (z, y, x) 를 run 위에서 계산(복호 없음).
각 run은 해당 행의 (z, y)에 n개의 voxel을, x 평균 (start + end - 1) / 2로 기여한다 — 구성 voxel 인덱스의 정확한 산술 평균이므로, 밀집 무게중심과 부동소수점 정밀도로 일치한다. 물리 좌표가 필요하면 *spacing* (sz, sy, sx)를 전달한다. 빈 region은 ValueError를 발생시킨다.
반환값: (z, y, x)의 3개의 float(depth, row, col 순). spacing이 없으면 voxel index 단위(index의 산술 평균 그 자체), spacing을 전달하면 각 성분에 (sz, sy, sx)를 곱한 물리 좌표(mm 등, spacing과 같은 단위). spacing은길이 3의 양의 유한값, 또는 spacing_mm 속성을 가진 volio.VolumeMeta.
검증(ValueError): VolRLE의 정합성 검사 / run이 0개 / spacing이길이 3이 아님·비양수·비유한.
주의: 질량 중심이 아니라 voxel의 기하 무게중심(모든 voxel 동일 가중치). gray 값으로 가중한무게중심이 필요하면 vol_rle_decode한 뒤 직접 계산한다.
• 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.
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
position 를 입력으로 받는 것)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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