typed op• データ種: points → volume
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ tb_euclidean_cluster: stages (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tb_euclidean_cluster: other inputs (docs site)
動き(GIF: フレーム / 視点 / スライスを順に。静止の図が完成形で、GIF は補助):
半径 tol の近接グラフの連結成分で距離クラスタリング(-1=ノイズ)。
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,)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `euclidean_cluster。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が min_size(既定 10)を振る。b` は未使用。
• 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。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50 tb_euclidean_cluster 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
次の例は元の台帳 op euclidean_cluster を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py
volume を入力に取れる)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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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