region_growing — 3D `segment` op

• Datenarten: points → labels

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("region_growing"))

Verwendung

Lässt Regionen nach Normalenähnlichkeit wachsen und gibt zusammenhängenden glatten Regionen dasselbe Label (die Variante ohne Krümmungsgatter).

Lässt jeden Punkt per BFS auf dem k-Nächste-Nachbarn-Graphen wachsen und fügt einen Nachbarpunkt q nur dann derselben Region hinzu, wenn "der Winkel zwischen den Normalen n_p und n_q unter angle_thresh_deg liegt". Normalen innerhalb einer Ebene sind nahezu parallel und werden daher zu derselben Region verbunden; an Grenzen zwischen unterschiedlich orientierten Flächen öffnet sich der Winkel und die Verbindung bricht ab → eine eigene Region pro Fläche. Das Vorzeichen der Normalen ist unbestimmt (aus PCA), daher wird mit |n_p·n_q| geprüft (Vorder- und Rückseite gelten als gleich).

Args:

points: (N,3)-Punktwolke.

normals: (N,3)-Einheitsnormalen. Bei None per PCA mit pointcloud.estimate_normals geschätzt.

angle_thresh_deg: zulässige Obergrenze des Winkels zwischen benachbarten Normalen [Grad]. Bereich (0,180).

k: Anzahl der Nachbarn (Grad des kNN-Graphen).

Returns:

labels: (N,) int. Vergibt 0,1,2,... pro zusammenhängender glatter Region. Kleine Regionen unter min_region_size (isolierte Punkte, Reste mit inkonsistenter Orientierung) erhalten -1 (Rauschen/nicht zugeordnet), gemäß dem einheitlichen Vertrag (-1=Rauschen).

Eine leere Eingabe liefert shape (0,).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels` als Eingabe)

fuse_to_voxel · vol_region_props

Gleiche Kategorie (`segment`)

euclidean_cluster · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

region_growing — 3D segment op