typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_plane_segmentation", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_plane_segmentation: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_plane_segmentation: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_plane_segmentation: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_plane_segmentation: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
बार-बार RANSAC से अधिकतम max_planes planes को एक-एक करके निकालता है (residual points -1)।
बचे हुए point set पर ransac_fit.ransac_plane लगाया जाता है; उसके सबसे बड़े consensus वाले plane की inlier संख्या min_inliers या अधिक हो तो नया label देकर उन्हें हटाया जाता है → बचे हुए पर फिर से detection, यह दोहराया जाता है। कई floor / wall / सीढ़ी जैसी सतहों को एक साथ अलग करता है (single plane fitting वाले pcseg से यही अंतर है)। जब inlier min_inliers से कम पड़ने लगते हैं तब रुकता है, और बाकी point residual -1 होते हैं (sphere और जटिल वस्तुएँ यहीं रहती हैं)।
Args:
points: (N,3) point cloud।
thresh: point-plane दूरी का inlier threshold (दूरी, > 0 आवश्यक)।
min_inliers: plane के रूप में स्वीकार करने के लिए न्यूनतम inlier संख्या (>= 3 आवश्यक)।
max_planes: निकाले जाने वाले plane की अधिकतम संख्या (>= 1 आवश्यक)।
iters: हर RANSAC की iteration संख्या।
seed: random seed (deterministic; हर plane पर seed+plane index उपयोग होता है)।
Returns:
labels: (N,) int। detection क्रम (≈ consensus के घटते क्रम) में plane को 0,1,2,... दिए जाते हैं,
किसी plane में न आने वाले residual point -1 होते हैं। खाली input पर shape (0,)।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op plane_segmentation। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से max_planes (default 5) और b से iters (default 300) बदला जाता है।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_plane_segmentation 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op plane_segmentation को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• object_segmentation — py -3.11 examples_3d/object_segmentation.py
volume को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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