typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_region_growing", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: knob b sweep (docs site)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_region_growing: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: other inputs (docs site)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):

Lässt Regionen anhand der Normalenähnlichkeit wachsen und weist verbundenen glatten Regionen dasselbe Label zu (eine Variante ohne Krümmungs-Gate).
> 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。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `region_growing。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 angle_thresh_deg(既定 15)、b が k`(既定 20)を振る。
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_region_growing 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op region_growing auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
volume als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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