fullseye

euclidean_cluster — 3D segment op

• データ種: points → labels
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("euclidean_cluster"))

使い方

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,)。

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)

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.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)

region_growing · plane_segmentation · vol_watershed

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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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