tb_region_growing — 2D `typed` op

• データ種: points → volume

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_region_growing", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図なし: この op は points を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

法線類似で領域成長し連結した平滑領域へ同ラベルを付す(曲率ゲート無し変種)。

各点を k 近傍グラフ上で BFS 成長させ、隣接点 q を「法線 n_p と n_q の成す角が

`angle_thresh_deg` 未満」のときだけ同領域に加える。平面内の法線はほぼ平行なので

同一領域に連結し、向きの違う面の境界では角度が開いて連結が切れる → 面ごとに別領域。

法線は符号不定(PCA 由来)なので `|n_p·n_q|` で判定(表裏を同一視)。

Args:

points: (N,3) 点群。

normals: (N,3) 単位法線。None なら :func:pointcloud.estimate_normals で PCA 推定。

angle_thresh_deg: 隣接法線角度の許容上限[度]。(0,180) の範囲。

k: 近傍数(kNN グラフの次数)。

Returns:

labels: (N,) int。連結平滑領域ごとに 0,1,2,... を付与。**min_region_size 未満の

小領域(孤立点・向き不一致のゴミ)は -1(ノイズ/未割当)** = 統一契約(-1=ノイズ)に従う。

空入力は shape (0,) を返す。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `region_growing。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 angle_thresh_deg(既定 15)、b が k`(既定 20)を振る。

• 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。

• (まだありません)

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

tb_region_growing — 2D typed op