Сегментация трехмерного грида

1) «трешхолд» = порог

2) имеет смысл посмотреть: http://pointclouds.org/

3) если (2) не подойдет попробуй посмотреть в сторону более низкоуровневых решений, типа https://www.cgal.org/

Может имеет смысл использовать собственную реализацию разреженного массива?

1) принято.

2) выглядит как то, что надо! python-pcl биндинги тоже есть и как раз сегментация реализована.

3) спасибо за напоминание! я как-то уже забыл и про cgal. в свое время писал для нее обертки, включая базовые классы, так что, по идее, дописать для нескольких нужных функций тоже будет несложно.

1. Для выделения --- подсчитать число компонент связности, в простейшем случае — «заливкой» какой-нибудь. 2. Структура данных (глобальная) --- Sparse voxel octrees, но, вообще, можно хранить каждую компоненту связности как массив номеров ячеек, из которых он состоит. Меньше особо не получится, в любом случае.

«Заливка» - watershed? Как-то уже пробовал, но с наскоку вышло не очень. Попытаюсь еще раз.

Sparse voxel octrees - интересная штука, спасибо!

Кстати, вместо pymol'а посмотри на paraview.

Ага, знаю про него. Но в моем случае pymol - следствие специализации. Я занимаюсь моделированием биомолекул и пимол в этом деле очень полезен)

Это еще проще, --- как в задачке про поиск пути в лабиринте. Или как в Paint-e.