typed op• 資料種類:points → volume
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*無圖: 該運算子以 points 為輸入。從影像開始的 Studio 程式無法到達該型別，請參見下方的可執行範例。*
透過半徑為 tol 的鄰近圖之連通分量進行距離分群（-1 = 雜訊）。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• (尚無)
volume 作為輸入)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_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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