fullseye

skeleton_endpoints3d — 3D medial op

• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_endpoints3d(vol) (実装を直接呼ぶなら import medial; medial.skeleton_endpoints3d(vol)、台帳から引くなら ops3d.get("skeleton_endpoints3d"))

使い方

3D 骨格の端点(26 近傍に骨格 voxel が 1 個以下)を voxel マスクで返す。

孤立 voxel(次数 0)も端点に数える。2D の r2_endpoints_skeleton の 3D 版。

手順: _ensure_skeleton で入力を bool 化し、6 近傍がすべて前景の interior voxel があれば skeletonize_vol で細線化してから、3x3x3 全 1 カーネル(中心 0、 mode="constant" で外側 0)の畳み込みで各 voxel の 26 近傍にある骨格 voxel 数 (次数)を数え、skel & (次数 <= 1) を返す。volume の縁にある骨格 voxel は、 外側が 0 扱いなので枝がそこで途切れていれば端点になる。

返り値: 入力と同形の bool 配列(端点 = True)。前景が無ければ全 False。 np.argwhere で (z, y, x) 座標に、.sum() で端点数になる。

検証(ValueError): 3-D でない・空配列・float で NaN/Inf を含む入力。 細線化が必要で scikit-image が無い環境では ImportError。

注意:

• 端点は各枝の末端で厳密だが、ヒゲ(細線化が作る短い枝)の先端も端点に数える。 構造の端だけ欲しければ先に skeleton_prune3d で刈る。
• 閉ループだけの骨格(輪)は端点 0 個。
• 数だけ欲しいなら topology_signature が endpoints / isolated を 分けて返す。

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)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同カテゴリ(medial)

distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

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Provenance: medial.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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