segment op• 데이터 종류: points → labels
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("region_growing"))
법선 유사도로 영역 성장해 이어진 매끄러운 영역에 같은 레이블을 붙입니다(곡률 게이트 없는 변종).
각 점을 k 근방 그래프 위에서 BFS 로 성장시키고, 인접 점 q 를 "법선 n_p 와 n_q 가 이루는 각이 angle_thresh_deg 미만"일 때만 같은 영역에 추가한다. 평면 안의 법선은 거의 평행하므로같은 영역으로 연결되고, 방향이 다른 면의 경계에서는 각도가 벌어져 연결이 끊긴다 → 면마다 별도 영역. 법선은 부호가 정해지지 않으므로(PCA 유래) |n_p·n_q| 로 판정(앞뒤를 동일시).
Args:
points: (N,3) 점군.
normals: (N,3) 단위 법선. None 이면 pointcloud.estimate_normals 로 PCA 추정.
angle_thresh_deg: 인접 법선 각도의 허용 상한[도]. (0,180) 의 범위.
k: 근방 수(kNN 그래프의 차수).
Returns:
labels: (N,) int. 연결된 평활 영역마다 0,1,2,... 를 부여. min_region_size 미만의작은 영역(고립점·방향 불일치 쓰레기)은 -1(잡음/미할당) = 통일 계약(-1=잡음)에 따른다.
빈 입력은 shape (0,) 을 반환한다.
• 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.
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
labels 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · vol_region_props
segment)euclidean_cluster · 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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