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skeleton_junctions3d — 3D medial op

使い方

3D 骨格の分岐点(joint、26 近傍に骨格 voxel が 3 個以上)を voxel マスクで返す。

骨格でない入力(interior を持つ塊)は skeletonize_vol で細線化してから測る。 2D の junctions_skeleton の 3D 版。血管・多孔質・ネットワーク状構造の グラフ化(node 抽出)に使う。分岐次数の集計だけ欲しい場合は topology_signature が dict で返す。

注意(honest): 26 近傍次数は分岐近傍の対角隣接で過大に出うる(離散骨格の 既知の性質)。分岐 個数 を数えるときはこのマスクを連結成分でまとめること。

手順: _ensure_skeleton — 入力を bool 化し、6 近傍(面隣接)がすべて前景の interior voxel が 1 つでもあれば「骨格ではない」とみなして skeletonize_vol (skimage Lee 法)を先に掛ける。その後、3x3x3 の全 1 カーネル(中心 0)の畳み込み (mode="constant"、外側は 0)で各 voxel の 26 近傍にある骨格 voxel 数(次数)を 数え、skel & (次数 >= 3) を返す。

返り値: 入力と同形の bool 配列。前景が無ければ全 False。骨格 voxel 以外は 必ず False。座標は np.argwhere(z, y, x) 順に取れる。

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

注意: 既に骨格の入力でも interior 判定は毎回走る(細い骨格なら細線化は skip される)。個数を数えるなら vol_label(mask, 26) の成分数を使う。 枝に分けるのは skeleton_branches3d、端点は skeleton_endpoints3d

参考(サンプルデータ・文献)

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

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_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d


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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