typed op• 数据种类:points → volume
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_region_growing", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_region_growing: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_region_growing: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_region_growing: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_region_growing: 其他输入图像 (文档网站)
动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):
依据法线相似度进行区域生长，为连通的平滑区域赋予相同标签（不带曲率门控的变体）。
在 k 近邻图上对各点做 BFS 生长，仅当"法线 n_p 与 n_q 的夹角小于 angle_thresh_deg"时把相邻点 q 加入同一区域。平面内的法线几乎平行，因此连成同一区域；在朝向不同的面之间的边界处夹角张开，连接断开 → 每个面成为单独区域。法线符号不定(来自 PCA)，因此用 |n_p·n_q| 判定(正反面视为相同)。
Args:
points: (N,3) 点云。
normals: (N,3) 单位法线。None 时用 pointcloud.estimate_normals 做 PCA 估计。
angle_thresh_deg: 相邻法线夹角的容许上限[度]。范围 (0,180)。
k: 邻域点数(kNN 图的度)。
Returns:
labels: (N,) int。对每个连通平滑区域赋 0,1,2,...。小于 min_region_size 的小区域(孤立点、朝向不一致的碎屑)为 -1(噪声/未分配)，遵循统一约定(-1=噪声)。
空输入返回 shape (0,)。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op region_growing。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 angle_thresh_deg(默认 15)，b 调节 k(默认 20)。
• 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。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_region_growing 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 region_growing。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• sensor_seg — py -3.11 examples_3d/sensor_seg.py
volume 作为输入)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 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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