tb_euclidean_cluster — 2D typed op

• 資料種類:points → volume

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_euclidean_cluster: stages (docs site)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_euclidean_cluster: other inputs (docs site)

動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):

用法

透過半徑為 tol 的鄰近圖之連通分量進行距離分群（-1 = 雜訊）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_euclidean_cluster 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 euclidean_cluster。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 volume 作為輸入)

identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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