rle_region op• データ種: rle_region × rle_region → rle_region
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_union(a, b) (実装を直接呼ぶなら import volregion; volregion.vol_rle_union(a, b)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_rle_union"))
2 つの RLE 領域の和集合を run 上で(復号しない)。
Cost scales with the run counts, not the voxel counts — merging two 512**3 masks never touches 512**3 anything. Regions must share the same volume shape.
手順(_rle_boolean 共通): 両 region の run を、平面行ごとに W + 1 の stride を取った 1 本の整数直線に写し(+1 の隙間で隣の行の run が結合しない)、各 run の start/end をイベントとして並べ、区間ごとの被覆状態 (a の内側, b の内側) を掃引して ia | ib が真の区間を最大長の run にまとめ直す。計算量は run 数 n に対して O(n log n)(np.unique のソート)。
返り値: 同じ shape の新しい VolRLE(run は行順・x 昇順、隣接・重複する run は 1 本に併合済み)。両方が空なら run 0 本の region。vol_rle_decode(union) == decode(a) | decode(b) が voxel 単位で成り立つ。
検証(ValueError): どちらかが VolRLE でない・整合性検査に失敗 / a.shape != b.shape(別の volume に住む region は合成できない)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py
rle_region を入力に取れる)vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_intersect · 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_intersect · vol_rle_difference · vol_rle_components
*Provenance: volregion.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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