region_growing — 3D segment op

• データ種: points → labels

• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("region_growing"))

使い方

法線類似で領域成長し連結した平滑領域へ同ラベルを付す(曲率ゲート無し変種)。

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。

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)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

型が繋がる次の op(labels を入力に取れる)

fuse_to_voxel · vol_region_props

同カテゴリ(segment)

euclidean_cluster · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.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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