euclidean_cluster — 3D segment op

• 데이터 종류: points → labels

• 호출: import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray'(또는 ops3d.get("euclidean_cluster"))

사용법

반경 tol 의 근접 그래프 연결 성분으로 거리 클러스터링(−1=잡음).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(labels 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · vol_region_props

같은 카테고리(segment)

region_growing · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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