Я пытаюсь кластеризовать свои трехмерные данные (нормали) через DBSCAN, чтобы затем сегментировать их относительно ближайших поверхностей.В большинстве реализаций в качестве ввода-вывода используются 2D-данные.Это моя первая попытка, поэтому любой совет будет полезен.
Мой текущий код основан на пакете sklearn.cluster.
Как я могу сделать это для 3D-данных?
Мои данные находятся в массиве Z, с формой (3, 131072), где 3 и 131072 обозначают width*height и RGB channel соответственно.
Мое изображение RGBс нормалями это: 