typed op• Datenarten: points → volume
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_euclidean_cluster", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Keine Abbildung: dieser Op nimmt points als Eingabe. Ein Studio-Programm, das bei einem Bild beginnt, erreicht diesen Typ nicht — siehe die lauffähigen Beispiele unten.*
Distanzbasiertes Clustering über die Zusammenhangskomponenten eines Nachbarschaftsgraphen mit Radius tol (-1 = Rauschen).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
互いに `tol` 以内の点を(推移的に)同一クラスタへ束ねる。空間的に離れた物体が
別クラスタになる(接地面除去後の「どの塊が掴める物か」の分離に使う)。連結成分のうち
`min_size` 未満のものはノイズとして -1。ラベルはクラスタサイズ降順で 0,1,2,...
(決定論)。
Args:
points: (N,3) 点群。
tol: 同一クラスタとみなす近接半径(距離、要 > 0)。
min_size: これ未満の連結成分はノイズ(-1)。
Returns:
labels: (N,) int。0..(n_clusters-1) がクラスタ、-1 がノイズ。空入力は shape (0,)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `euclidean_cluster。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が min_size(既定 10)を振る。b` は未使用。
• 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.
• (noch keine)
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_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.