Python 通过DBSCAN对3D数据（法线）进行聚类

我尝试通过DBSCAN对我的3D数据（法线）进行聚类，以便根据最近的曲面进一步分割它们。在大多数实现中，有一个二维数据作为输入输出。这是我第一次尝试，所以任何建议都会很有帮助

我当前的代码基于

sklearn.cluster

包

如何处理三维数据

我的数据位于numpy数组

Z

，形状

（313072）

其中

3

和

131072

分别表示

width*height

和

RGB频道

我的带有法线的RGB图像是：

---

什么是基于密度的集群？我会想象矢量是一个大斑点，因为图形是平滑的，没有边缘。你试过画法向量吗？