typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_euclidean_cluster: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_euclidean_cluster: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
radius tol वाले proximity graph के connected components से distance clustering (-1=noise)।
एक-दूसरे से tol के भीतर के point (transitively) एक ही cluster में जोड़े जाते हैं। spatially अलग वस्तुएँ अलग cluster बनती हैं (ground हटाने के बाद "कौन-सा ढेर पकड़ने योग्य वस्तु है" अलग करने में उपयोग)। connected component में से min_size से छोटे को noise मानकर -1 दिया जाता है। label cluster के आकार के अवरोही क्रम में 0,1,2,... होते हैं (deterministic)।
Args:
points: (N,3) point cloud।
tol: एक ही cluster मानने की निकटता radius (दूरी, > 0 आवश्यक)।
min_size: इससे छोटे connected component noise (-1) हैं।
Returns:
labels: (N,) int। 0..(n_clusters-1) cluster हैं, -1 noise है। खाली input पर shape (0,)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op euclidean_cluster। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से min_size (default 10) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_euclidean_cluster 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op euclidean_cluster को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py
volume को input के रूप में लेते हैं)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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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