segment op• Data kinds: points → labels
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import segment3d; segment3d.euclidean_cluster(points, tol: 'float', min_size: 'int' = 10) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("euclidean_cluster"))
radius tol वाले proximity graph के connected components से distance clustering (-1=noise)।
एक-दूसरे से tol के भीतर वाले points को (transitively) एक ही cluster में बाँधता है। स्थान में अलग-अलग objects अलग clusters बनते हैं (ground plane हटाने के बाद "कौन सा blob पकड़ने लायक object है" अलग करने में उपयोगी)। Connected components में से min_size से छोटे वाले noise हैं, -1। Labels cluster size के घटते क्रम में 0,1,2,... हैं (deterministic)।
Args:
points: (N,3) point cloud।
tol: एक ही cluster माने जाने की निकटता त्रिज्या (एक दूरी, > 0 होनी चाहिए)।
min_size: इससे छोटे connected components noise (-1) हैं।
Returns:
labels: (N,) int। 0..(n_clusters-1) clusters हैं, -1 noise है। खाली input पर shape (0,)।
• 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।
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py
labels को input के रूप में लेते हैं)fuse_to_voxel · vol_region_props
segment)region_growing · plane_segmentation · vol_watershed
*Provenance: segment3d.py — 3D 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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