typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_region_growing", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_region_growing: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_region_growing: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Lässt Regionen anhand der Normalenähnlichkeit wachsen und weist verbundenen glatten Regionen dasselbe Label zu (eine Variante ohne Krümmungs-Gate).
Jeder Punkt wächst per BFS auf dem k-Nächste-Nachbarn-Graphen; ein Nachbar q kommt nur dann in dieselbe Region, wenn "der Winkel zwischen den Normalen n_p und n_q kleiner als angle_thresh_deg" ist. Normalen innerhalb einer Ebene sind nahezu parallel und verbinden sich daher zu einer Region; an der Grenze zwischen unterschiedlich orientierten Flächen öffnet sich der Winkel und die Verbindung reißt → eine eigene Region je Fläche. Normalen haben kein festes Vorzeichen (aus PCA), daher wird mit |n_p·n_q| geprüft (Vorder- und Rückseite gelten als gleich).
Args:
points: (N,3)-Punktwolke.
normals: (N,3)-Einheitsnormalen. Bei None per PCA mit pointcloud.estimate_normals geschätzt.
angle_thresh_deg: zulässige Obergrenze des Winkels benachbarter Normalen [Grad]. Im Bereich (0,180).
k: Zahl der Nachbarn (Grad des kNN-Graphen).
Returns:
labels: (N,) int. Jede zusammenhängende glatte Region erhält 0,1,2,.... Kleine Regionen unter min_region_size (isolierte Punkte, falsch orientierter Abfall) erhalten -1 (Rauschen / nicht zugeordnet) = gemäß dem einheitlichen Vertrag (-1 = Rauschen).
Leere Eingabe liefert shape (0,).
Die 3d-Op region_growing, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert angle_thresh_deg (Standard 15), b variiert k (Standard 20).
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_region_growing 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op region_growing auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
volume als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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