rle_region op• Data kinds: rle_region × rle_region → rle_region
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_intersect(a, b) (implementation को सीधे call करना हो तो import volregion; volregion.vol_rle_intersect(a, b), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_rle_intersect"))
runs पर दो RLE regions का intersection (decode के बिना)।
vol_rle_union वाले ही sweep engine (_rle_boolean) से, केवल वे अंतराल runs के रूप में रखे जाते हैं जिनकी coverage state ia & ib (दोनों के अंदर) हो। गणना की लागत runs की संख्या के लिए O(n log n) है, और voxels की संख्या पर निर्भर नहीं करती।
Return value: उसी shape का नया VolRLE। साझा हिस्सा न हो तो 0 runs वाला region (error नहीं। खाली है या नहीं, यह len(region) == 0 या vol_rle_volume से देखें)। vol_rle_decode(result) == decode(a) & decode(b) voxel स्तर पर सही रहता है।
जाँच (ValueError): कोई एक VolRLE न हो या run arrays की consistency जाँच में fail हो / a.shape != b.shape।
कहाँ उपयोग करें: ROI (vol_rle_encode किया गया domain mask) और components (vol_rle_components) का overlap तय करना, 2 threshold परिणामों का साझा क्षेत्र, और vol_rle_volume के साथ मिलाकर IoU गणना (|a∩b| / |a∪b|) — ये सब dense array के बिना।
• 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।
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
rle_region को input के रूप में लेते हैं)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_difference · fuse_to_voxel
rle_region)vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.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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