tb_euclidean_cluster — 2D `typed` op

• 数据种类:points → volume

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_euclidean_cluster: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):

tb_euclidean_cluster: animation

通过半径为 tol 的邻近图的连通分量进行距离聚类（-1 = 噪声）。

把彼此在 tol 以内的点(传递地)归入同一簇。空间上分离的物体成为不同的簇(用于去除地面后分离"哪一块是可抓取的物体")。连通分量中小于 min_size 的视为噪声，为 -1。标签按簇大小降序为 0,1,2,... (确定性)。

Args:

points: (N,3) 点云。

tol: 视为同一簇的邻近半径(距离，须 > 0)。

min_size: 小于此值的连通分量为噪声(-1)。

Returns:

labels: (N,) int。0..(n_clusters-1) 为簇，-1 为噪声。空输入为 shape (0,)。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op euclidean_cluster。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 min_size(默认 10)。b 未使用。

• 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。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_euclidean_cluster 0.50 0.50

下面的示例调用的是底层账本算子 euclidean_cluster。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_euclidean_cluster — 2D typed op