fullseye

vol_rle_intersect — 3D rle_region op

• データ種: rle_region × rle_region → rle_region
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_rle_intersect(a, b) (実装を直接呼ぶなら import volregion; volregion.vol_rle_intersect(a, b)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_rle_intersect"))

使い方

Intersection of two RLE regions on the runs (no decode).

vol_rle_union と同じ掃引エンジン(_rle_boolean)で、区間ごとの被覆状態が ia & ib(両方の内側)の区間だけを run として残す。計算量は run 数に対して O(n log n) で、voxel 数には依存しない。

返り値: 同じ shape の新しい VolRLE。共通部分が無ければ run 0 本の region (エラーではない。空かどうかは len(region) == 0 か vol_rle_volume で見る)。 vol_rle_decode(result) == decode(a) & decode(b) が voxel 単位で成り立つ。

検証(ValueError): どちらかが VolRLE でない・run 配列の整合性検査に失敗 / a.shape != b.shape。

使いどころ: ROI(vol_rle_encode した domain マスク)と成分(vol_rle_components) の重なり判定、2 つの閾値結果の共通領域、vol_rle_volume と組み合わせた IoU 計算(|a∩b| / |a∪b|)を密配列なしで行う。

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)

• rle_region_efficiency — py -3.11 examples_3d/rle_region_efficiency.py

型が繋がる次の op(rle_region を入力に取れる)

vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_difference · fuse_to_voxel

同カテゴリ(rle_region)

vol_rle_encode · vol_rle_decode · vol_rle_volume · vol_rle_bbox · vol_rle_centroid · vol_rle_union · vol_rle_difference · vol_rle_components

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Provenance: volregion.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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