region_growing — 3D segment op

• 数据种类:points → labels

• 调用: 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'(要直接调用实现,import segment3d; segment3d.region_growing(points, normals=None, angle_thresh_deg: 'float' = 15.0, k: 'int' = 20, min_region_size: 'int' = 3) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("region_growing"))

用法

按法线相似度做区域生长,给连通的平滑区域同一标签(无曲率门限的变体)。

在 k 近邻图上对各点做 BFS 生长,仅当“法线 n_p 与 n_q 的夹角小于 angle_thresh_deg”时才把相邻点 q 加入同一区域。平面内的法线几乎平行,因此连成同一区域;在朝向不同的面的边界处夹角张开,连接断开 → 每个面成为不同区域。法线的符号不确定(来自 PCA),因此用 |n_p·n_q| 判定(正反面视为相同)。

Args:

points: (N,3) 点云。

normals: (N,3) 单位法线。为 None 时用 pointcloud.estimate_normals 做 PCA 估计。

angle_thresh_deg: 相邻法线夹角的允许上限[度]。范围 (0,180)。

k: 邻域点数(kNN 图的度)。

Returns:

labels: (N,) int。按每个连通的平滑区域赋予 0,1,2,...。小于 min_region_size 的小区域(孤立点、朝向不一致的杂碎)为 -1(噪声/未分配) = 遵循统一约定(-1=噪声)。

空输入返回 shape (0,)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 labels 作为输入)

fuse_to_voxel · vol_region_props

同类别(segment)

euclidean_cluster · plane_segmentation · vol_watershed

*Provenance: segment3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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