segment op• 数据种类:points → labels
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.plane_segmentation(points, thresh: 'float', min_inliers: 'int', max_planes: 'int' = 5, iters: 'int' = 300, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import segment3d; segment3d.plane_segmentation(points, thresh: 'float', min_inliers: 'int', max_planes: 'int' = 5, iters: 'int' = 300, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("plane_segmentation"))
用迭代 RANSAC 依次提取最多 max_planes 个平面(残余点为 -1)。
对剩余点集应用 ransac_fit.ransac_plane,若其最大 consensus 平面的 inlier 数不少于 min_inliers,就赋予新标签并移除 → 在剩余点上重新检测,如此反复。一次分离出多个地面/墙面/台阶状的面(与单平面拟合的 pcseg 的区别)。当 inlier 不足 min_inliers 时停止,之后的点为残余 -1(球体和复杂物体留在这里)。
Args:
points: (N,3) 点云。
thresh: 点-平面距离的 inlier 阈值(距离,须 > 0)。
min_inliers: 作为平面采用的最小 inlier 数(须 >= 3)。
max_planes: 提取平面的最大数量(须 >= 1)。
iters: 每次 RANSAC 的迭代次数。
seed: 随机种子(确定性。每个平面使用 seed+平面index)。
Returns:
labels: (N,) int。按检测顺序(≈ consensus 从大到小)给平面赋予 0,1,2,...,
不属于任何平面的残余点为 -1。空输入返回 shape (0,)。
• 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。
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py
labels 作为输入)fuse_to_voxel · vol_region_props
segment)region_growing · euclidean_cluster · vol_watershed
*Provenance: segment3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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