fullseye

edt_jfa — 3D feature op

• データ種: voxel → sdf
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("edt_jfa"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.edt_jfa(...) は宣言 out 型 sdf の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...)、または match3d.edt_jfa を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3D ユークリッド距離変換 = Jump Flooding Algorithm(GPU)。各 voxel → 最近 seed 距離。

実測で scipy EDT と厳密一致(max|err|=0、N≤160・JFA+2)。scipy(C 実装)は小さい N では 速いが、GPU-JFA は N≥96 で追い抜く(RTX5090 実測 96→2.6× / 128→4.7×)。全 voxel 並列で GPU 常駐でき、chamfer を CPU 往復なしの全 GPU パイプラインにするのが本質。末尾の step=1 を 2 パス(JFA+2)にして大 N の近似誤差も消す。返り値 距離場 (D,H,W) の torch tensor。

引数 seed_bool は (D,H,W) の bool(True=seed、距離 0)。返り値は torch float32 tensor (D,H,W)(device 上、numpy ではない。台帳経由 fs.ledger.edt_jfa では numpy に変換される)。距離は voxel 中心間のユークリッド距離(voxel 単位)。 seed が 1 つも無いと全 voxel が 1e6 に飽和する(例外は出ない)。26 方向 × log2(max(D,H,W)) 段のジャンプなので、メモリは (3,D,H,W) float32 が数枚分。 用途: signed_distance_field(両側)、match_chamfer_3d(edt="jfa")。CPU 版は scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed) と同じ値。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

型が繋がる次の op(sdf を入力に取れる)

sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract

同カテゴリ(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · vol_frangi · vol_sato · vol_hessian_blobness · vol_gradient_magnitude · vol_local_maxima

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Provenance: match3d.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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