segment op• Datenarten: points → labels
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("region_growing"))
Lässt Regionen nach Normalenähnlichkeit wachsen und gibt zusammenhängenden glatten Regionen dasselbe Label (die Variante ohne Krümmungsgatter).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
各点を k 近傍グラフ上で BFS 成長させ、隣接点 q を「法線 n_p と n_q の成す角が
`angle_thresh_deg` 未満」のときだけ同領域に加える。平面内の法線はほぼ平行なので
同一領域に連結し、向きの違う面の境界では角度が開いて連結が切れる → 面ごとに別領域。
法線は符号不定(PCA 由来)なので `|n_p·n_q|` で判定(表裏を同一視)。
Args:
points: (N,3) 点群。
normals: (N,3) 単位法線。None なら :func:pointcloud.estimate_normals で PCA 推定。
angle_thresh_deg: 隣接法線角度の許容上限[度]。(0,180) の範囲。
k: 近傍数(kNN グラフの次数)。
Returns:
labels: (N,) int。連結平滑領域ごとに 0,1,2,... を付与。**min_region_size 未満の
小領域(孤立点・向き不一致のゴミ)は -1(ノイズ/未割当)** = 統一契約(-1=ノイズ)に従う。
空入力は shape (0,) を返す。
• 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.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
labels als Eingabe)fuse_to_voxel · vol_region_props
segment)euclidean_cluster · plane_segmentation · vol_watershed
*Provenance: segment3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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