tb_euclidean_cluster — 2D typed op

• 数据种类:points → volume

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_euclidean_cluster: stages (docs site)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_euclidean_cluster: other inputs (docs site)

动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):

用法

通过半径为 tol 的邻近图的连通分量进行距离聚类（-1 = 噪声）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_euclidean_cluster 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 euclidean_cluster。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 volume 作为输入)

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

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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