rle_region op• 데이터 종류: voxel → rle_region
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_encode(vol_binary) -> 'VolRLE'(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_encode(vol_binary) -> 'VolRLE', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_encode"))
이진 볼륨을 x 방향 run 으로 부호화(3-D 의 HALCON region 표현).
{0, 1}이 아닌 입력은 > 0.5에서 임계값 처리된다(volops 의 규약). NaN / Inf는 거부된다. 빈 마스크는 run 0개로 인코딩된다 — decode하면 전부 배경으로 돌아오는 유효한 region이다.
메모리: run 수에 비례하며(대략 평면 행당표면 복잡도), voxel 수에는 비례하지 않는다 — 현실적인 384**3 부품에서 밀집 bool 마스크의 1/145로 실측.
무엇을 만드나: (D, H, W)의 바이너리 volume을, x축(마지막 축) 방향의 연속 전경 구간(run)의 열로 변환한다. VolRLE은 rows(평면 행 id z*H + y, int32, 오름차순), starts / ends(run의 x 범위 [start, end), end는 배타적), shape (원래의 (D, H, W))를 가지는 frozen dataclass. run i는 vol[z, y, starts[i]:ends[i]]를 나타낸다.
인자와 검증(fail-closed(실패 시 거부)):
• vol_binary: 3-D 배열. bool이면 그대로, 그 외는 float64로 변환하여 NaN/Inf가 있으면 ValueError, > 0.5로 이진화한다.
• 3-D가 아니거나, voxel 수가 MAX_VOXELS(1 << 27 ≈ 1.34억)를 초과하면 ValueError.
• 빈 마스크는 run 수 0의 VolRLE이 된다(오류가 아님).
주의: 축 순서는 [z, y, x](depth, row, col). run은 x 방향으로만 달리므로, x 방향으로 잘게 끊기는 형상(줄무늬·잡음)일수록 run 수가 늘고 압축의 이점은 줄어든다. vol_rle_volume / vol_rle_bbox / vol_rle_centroid는 decode하지 않고 run 위에서 답한다. 집합 연산은 vol_rle_union / vol_rle_intersect / vol_rle_difference, 밀집 배열로 되돌리는 것은 vol_rle_decode.
• 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
rle_region 를 입력으로 받는 것)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_intersect · vol_rle_difference · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · 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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