研究潜在局域网节点特征的工具。

nodefinder的Python项目详细描述


此代码的目标是识别潜在的节点特征 景观,采用两步法:

  • search:从起始点网格开始,查找初始值 使用最小化方案(nelder-mead)的节点集。这个 初始节点集可以通过在它们的 附近。这会产生一个密集的点云 有待发现的节点特征。
  • 标识:标识特征(点、线、面) 包含在点云中。对于这一步,节点 点首先被分成簇。对于每个集群, 估计尺寸,并根据点进行评估 更进一步。

此代码的初始用例是在 三维材料。

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