fullseye

skeleton_prune3d — 3D medial op

• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_prune3d(vol, length=1) (実装を直接呼ぶなら import medial; medial.skeleton_prune3d(vol, length=1)、台帳から引くなら ops3d.get("skeleton_prune3d"))

使い方

3D 骨格のヒゲ(短い枝)を刈る。端点除去を length 回反復 = 枝長 <=length を除去。

2D の pruning の 3D 版。孤立 voxel は端点扱いで消える。

手順: _ensure_skeleton で bool 化(interior voxel があれば skeletonize_vol で細線化)し、次を length 回繰り返す — 26 近傍次数 <= 1 の voxel(端点と 孤立点)をすべて同時に取り除く。骨格が空になるか端点が無くなれば(閉ループ だけになれば)途中で止まる。

引数: length は int(length) にして負なら 0 に丸める(0 なら細線化した 骨格をそのまま返す)。1 回の反復で各枝の先端 1 voxel が消えるので、 長さ <= length voxel の枝(ヒゲ)は根元まで消える。

返り値: 入力と同形の bool 配列。

注意(挙動として知っておくこと):

• 長い枝も先端から length voxel 短くなる(ヒゲだけを選んで消す処理では ない)。主枝の端点位置が要るなら、刈った後の端点は元より length 内側に ある。
• 2 分岐の間の短い枝は両端が分岐点(次数 >= 3)なので消えない。
• 孤立 voxel は 1 回目で消える。
• 反復のたびに次数を数え直すので、コストは length に比例する。

検証(ValueError): 3-D でない・空配列・NaN/Inf を含む入力。細線化が必要で scikit-image が無ければ ImportError。後段は skeleton_endpoints3d / skeleton_junctions3d / skeleton_branches3d / topology_signature。

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_endpoints3d · 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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