typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_plane_segmentation", 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_plane_segmentation: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_plane_segmentation: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_plane_segmentation: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_plane_segmentation: andere Eingaben (Doku-Website)
Bewegung (GIF: Bilder / Ansichten / Schnitte nacheinander. Die stehende Abbildung ist die vollständige; das GIF ist ergänzend):
Extrahiert iterativ mittels wiederholtem RANSAC bis zu max_planes Ebenen nacheinander (verbleibende Restpunkte sind -1).
Auf die verbleibende Punktmenge wird ransac_fit.ransac_plane angewandt; ist die Zahl der inlier ihrer Ebene mit dem größten consensus mindestens min_inliers, wird ein neues Label vergeben und entfernt → Erkennung auf dem Rest wiederholt. Trennt mehrere Böden / Wände / treppenartige Flächen auf einmal (der Unterschied zu pcseg mit Einzelebenen-Anpassung). Sobald die inlier min_inliers nicht mehr erreichen, wird gestoppt; die übrigen Punkte sind Residuen -1 (Kugeln und komplexe Objekte bleiben hier).
Args:
points: (N,3)-Punktwolke.
thresh: inlier-Schwellwert für den Punkt-Ebene-Abstand (Abstand, muss > 0 sein).
min_inliers: minimale inlier-Zahl, um eine Ebene zu übernehmen (muss >= 3 sein).
max_planes: maximale Zahl zu extrahierender Ebenen (muss >= 1 sein).
iters: Iterationszahl jedes RANSAC.
seed: Zufalls-Seed (deterministisch; jede Ebene nutzt seed + Ebenen-index).
Returns:
labels: (N,) int. 0,1,2,... werden den Ebenen in Erkennungsreihenfolge (≈ absteigender consensus) vergeben;
Residuenpunkte ohne Ebene sind -1. Leere Eingabe ergibt shape (0,).
Die 3d-Op plane_segmentation, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert max_planes (Standard 5), b variiert iters (Standard 300).
• 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_plane_segmentation 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op plane_segmentation auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.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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