fullseye

plane_segmentation — 3D segment op

• データ種: points → labels
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.plane_segmentation(points, thresh: 'float', min_inliers: 'int', max_planes: 'int' = 5, iters: 'int' = 300, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import segment3d; segment3d.plane_segmentation(points, thresh: 'float', min_inliers: 'int', max_planes: 'int' = 5, iters: 'int' = 300, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("plane_segmentation"))

使い方

反復 RANSAC で最大 max_planes 枚の平面を逐次抽出(残差点 -1)。

残り点集合に :func:ransac_fit.ransac_plane を掛け、その最大 consensus 平面の inlier 数が min_inliers 以上なら新ラベルを与えて除去 → 残りで再検出、を繰り返す。 複数の床/壁/階段状の面を一度に分離する(単一平面適合の pcseg との差)。inlier が min_inliers に満たなくなった時点で停止し、以降の点は残差 -1(球や複雑物体はここに残る)。

Args: points: (N,3) 点群。 thresh: 点-平面距離の inlier しきい値(距離、要 > 0)。 min_inliers: 平面として採用する最小 inlier 数(要 >= 3)。 max_planes: 抽出する平面の最大枚数(要 >= 1)。 iters: 各 RANSAC 反復数。 seed: 乱数シード(決定論。各平面で seed+平面index を使う)。

Returns: labels: (N,) int。検出順(=consensus 大きい順に近い)に 0,1,2,… を平面へ付与、 どの平面にも属さない残差点は -1。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 · euclidean_cluster · 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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