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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