tb_euclidean_cluster — 2D `typed` op

• 資料種類:points → volume

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_euclidean_cluster: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):

tb_euclidean_cluster: animation

透過半徑為 tol 的鄰近圖之連通分量進行距離分群（-1 = 雜訊）。

把彼此在 tol 以內的點(遞移地)歸入同一叢集。空間上分離的物體成為不同叢集(用於去除地面後分離「哪一塊是可抓取的物體」)。連通元件中小於 min_size 的視為雜訊，為 -1。標籤按叢集大小遞減為 0,1,2,... (確定性)。

Args:

points: (N,3) 點雲。

tol: 視為同一叢集的鄰近半徑(距離，須 > 0)。

min_size: 小於此值的連通元件為雜訊(-1)。

Returns:

labels: (N,) int。0..(n_clusters-1) 為叢集，-1 為雜訊。空輸入為 shape (0,)。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op euclidean_cluster。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 min_size(預設 10)。b 未使用。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_euclidean_cluster 0.50 0.50

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 euclidean_cluster。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_euclidean_cluster — 2D typed op