euclidean_cluster — 3D segment op

• 데이터 종류: points → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("euclidean_cluster"))

사용법

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

서로 tol 이내인 점을 (추이적으로) 같은 클러스터로 묶는다. 공간적으로 떨어진 물체가별도 클러스터가 된다(접지면 제거 후 "어느 덩어리가 잡을 수 있는 물체인가"의 분리에 쓴다). 연결 성분 중 min_size 미만인 것은 잡음으로 -1. 라벨은 클러스터 크기 내림차순으로 0,1,2,... (결정론적).

Args:

points: (N,3) 점군.

tol: 같은 클러스터로 간주하는 근접 반경(거리, > 0 필요).

min_size: 이 미만의 연결 성분은 잡음(-1).

Returns:

labels: (N,) int. 0..(n_clusters-1) 이 클러스터, -1 이 잡음. 빈 입력은 shape (0,).

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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