feature op• Data kinds: voxel → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import volops; volops.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_sato"))
3-D Sato tubeness — दो eigenvalues वाला सरल line filter।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Per scale, from eigenvalues in algebraic order e1 >= e2 >= e3 a bright curvilinear (tube) structure has e2, e3 < 0 and the tubeness is sqrt(e2 * e3) there (0 elsewhere); black_ridges=True uses the two most *positive* eigenvalues for dark tubes. The maximum over scales is normalised to [0, 1].
Cheaper and less selective than vol_frangi (it does not explicitly suppress plate- or blob-like structure), but a robust, well-cited tube detector. Reference: Sato et al., Medical Image Analysis 1998.
• 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।
• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
feature)sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness
*Provenance: volops.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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