segment op• Data kinds: points → labels
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("region_growing"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
normal similarity से region growing करता है और जुड़े हुए smooth regions को समान label देता है (curvature gate के बिना variant)।
हर point को k-nearest-neighbour graph पर BFS से बढ़ाता है, और पड़ोसी point q को उसी region में तभी जोड़ता है जब "normals n_p और n_q के बीच का कोण angle_thresh_deg से कम हो"। एक plane के अंदर normals लगभग समानांतर होते हैं, इसलिए वे एक ही region में जुड़ते हैं; अलग दिशा वाले faces की सीमा पर कोण खुल जाता है और जुड़ाव टूट जाता है → हर face के लिए अलग region। Normals का sign तय नहीं होता (PCA से आते हैं), इसलिए |n_p·n_q| से जाँचता है (आगे और पीछे को एक ही माना जाता है)।
Args:
points: (N,3) point cloud।
normals: (N,3) unit normals। None होने पर pointcloud.estimate_normals से PCA द्वारा अनुमान लगाया जाता है।
angle_thresh_deg: पड़ोसी normals के कोण की स्वीकार्य ऊपरी सीमा [degree]। सीमा (0,180)।
k: neighbours की संख्या (kNN graph की degree)।
Returns:
labels: (N,) int। हर जुड़े हुए smooth region को 0,1,2,... देता है। min_region_size से छोटे regions (isolated points, असंगत दिशा वाला कचरा) को -1 (noise/unassigned) मिलता है = एकीकृत contract (-1=noise) के अनुसार।
खाली input पर shape (0,) लौटाता है।
खाली इनपुट (points में 0 तत्व) पर खाली परिणाम लौटता है (कारण: खाली क्लाउड में लेबल करने को कुछ नहीं है, इसलिए लंबाई 0 का लेबल ऐरे सही उत्तर है; पहले के फ़िल्टर खाली क्लाउड दे सकते हैं)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
labels को input के रूप में लेते हैं)fuse_to_voxel · vol_region_props
segment)euclidean_cluster · plane_segmentation · vol_watershed
*Provenance: segment3d.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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