euclidean_cluster — 3D `segment` op

• Datenarten: points → labels

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("euclidean_cluster"))

Verwendung

Distanzclustering über die Zusammenhangskomponenten des Nachbarschaftsgraphen mit Radius tol (−1 = Rauschen).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

互いに `tol` 以内の点を(推移的に)同一クラスタへ束ねる。空間的に離れた物体が

別クラスタになる(接地面除去後の「どの塊が掴める物か」の分離に使う)。連結成分のうち

`min_size` 未満のものはノイズとして -1。ラベルはクラスタサイズ降順で 0,1,2,...

(決定論)。

Args:

points: (N,3) 点群。

tol: 同一クラスタとみなす近接半径(距離、要 > 0)。

min_size: これ未満の連結成分はノイズ(-1)。

Returns:

labels: (N,) int。0..(n_clusters-1) がクラスタ、-1 がノイズ。空入力は shape (0,)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels` als Eingabe)

fuse_to_voxel · vol_region_props

Gleiche Kategorie (`segment`)

region_growing · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

euclidean_cluster — 3D segment op