typed op• Data kinds: points → volume
• Call: fullseye.apply(img, "tb_region_growing", 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_region_growing: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_region_growing: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_region_growing: 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_region_growing: दूसरी images पर output (docs site)
Motion (GIF: frames / views / slices क्रम से। स्थिर figure ही पूरा रूप है, GIF सहायक है):
normal similarity से region growing करता है और जुड़े हुए smooth regions को समान label देता है (curvature gate के बिना variant)।
हर point को k-nearest-neighbour graph पर BFS से बढ़ाया जाता है, और पड़ोसी q को उसी region में तभी जोड़ा जाता है जब "normal n_p और n_q के बीच का कोण angle_thresh_deg से कम" हो। plane के अंदर के normal लगभग समानांतर होते हैं, इसलिए वे एक region में जुड़ते हैं; अलग दिशा वाले faces की सीमा पर कोण खुल जाता है और जुड़ाव टूटता है → हर face का अलग region। normal का sign तय नहीं होता (PCA से आता है), इसलिए जाँच |n_p·n_q| से होती है (आगे और पीछे को समान माना जाता है)।
Args:
points: (N,3) point cloud।
normals: (N,3) unit normal। None हो तो pointcloud.estimate_normals से PCA estimate।
angle_thresh_deg: पड़ोसी normal के कोण की अनुमत ऊपरी सीमा [degree]। (0,180) की range में।
k: neighbour की संख्या (kNN graph की degree)।
Returns:
labels: (N,) int। हर connected smooth region को 0,1,2,... दिया जाता है। min_region_size से छोटे region (isolated point, गलत दिशा वाला कचरा) को -1 (noise / unassigned) = साझा contract (-1=noise) के अनुसार।
खाली input पर shape (0,) लौटता है।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op region_growing। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से angle_thresh_deg (default 15) और b से k (default 20) 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_region_growing 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op region_growing 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)।
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.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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