typed op• 데이터 종류: points → volume
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_plane_segmentation", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 points를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
반복 RANSAC으로 최대 max_planes개의 평면을 순차적으로 추출한다(잔여 점은 -1).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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,)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `plane_segmentation。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 max_planes(既定 5)、b が iters`(既定 300)を振る。
• 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.
• (아직 없음)
volume 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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