vol_rle_intersect — 3D rle_region op

• 데이터 종류: rle_region × rle_region → rle_region

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_intersect(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import volregion; volregion.vol_rle_intersect(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_rle_intersect"))

사용법

두 RLE 영역의 교집합을 run 위에서(복호 없음).

vol_rle_union과 같은 스윕 엔진(_rle_boolean)으로, 구간별 피복 상태가 ia & ib(양쪽의 안쪽)인 구간만 run으로 남긴다. 계산량은 run 수에 대해 O(n log n)이며, voxel 수에는 의존하지 않는다.

반환값: 같은 shape의 새 VolRLE. 공통 부분이 없으면 run 0개의 region (오류가 아님. 비었는지는 len(region) == 0이나 vol_rle_volume으로 본다). vol_rle_decode(result) == decode(a) & decode(b)가 voxel 단위로 성립한다.

검증(ValueError): 어느 한쪽이 VolRLE이 아님·run 배열의 정합성 검사에 실패 / a.shape != b.shape.

사용처: ROI(vol_rle_encode한 domain 마스크)와 성분(vol_rle_components) 의 겹침 판정, 2개의 임계값 결과의 공통 영역, vol_rle_volume과 조합한 IoU 계산(|a∩b| / |a∪b|)을 밀집 배열 없이 수행한다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py

타입이 이어지는 다음 연산자(rle_region 를 입력으로 받는 것)

vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_difference · fuse_to_voxel

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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