typed op• 資料種類:points → volume
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_region_growing", 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])
*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。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_region_growing: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_region_growing: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_region_growing: 處理階段 (文件網站)
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):
▸ tb_region_growing: 其他輸入影像 (文件網站)
動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):
依法線相似度進行區域成長，為連通的平滑區域賦予相同標籤（不含曲率門控的變體）。
在 k 近鄰圖上對各點做 BFS 生長，僅當「法線 n_p 與 n_q 的夾角小於 angle_thresh_deg」時把相鄰點 q 加入同一區域。平面內的法線幾乎平行，因此連成同一區域；在朝向不同的面之間的邊界處夾角張開，連接斷開 → 每個面成為單獨區域。法線符號不定(來自 PCA)，因此以 |n_p·n_q| 判定(正反面視為相同)。
Args:
points: (N,3) 點雲。
normals: (N,3) 單位法線。None 時以 pointcloud.estimate_normals 做 PCA 估計。
angle_thresh_deg: 相鄰法線夾角的容許上限[度]。範圍 (0,180)。
k: 鄰域點數(kNN 圖的度)。
Returns:
labels: (N,) int。對每個連通平滑區域賦予 0,1,2,...。小於 min_region_size 的小區域(孤立點、朝向不一致的碎屑)為 -1(雜訊/未分配)，遵循統一約定(-1=雜訊)。
空輸入回傳 shape (0,)。
橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op region_growing。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 angle_thresh_deg(預設 15)，b 調整 k(預設 20)。
• 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_region_growing 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 region_growing。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)。
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
volume 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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