euclidean_cluster — 3D segment op

• 데이터 종류: points → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("euclidean_cluster"))

사용법

반경 tol 의 근접 그래프 연결 성분으로 거리 클러스터링(−1=잡음).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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,)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(labels 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · vol_region_props

같은 카테고리(segment)

region_growing · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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