normal_consistency — 3D `metrics` op

• Datenarten: points × normals → measurement

• Aufruf: import metrics3d; metrics3d.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b) (oder ops3d.get("normal_consistency"))

Verwendung

Normalenübereinstimmung über Nächste-Nachbar-Korrespondenzen = mean|cos(na, nb)| (Orientierung ignoriert). → [0,1]. 1 = perfekte Übereinstimmung.

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `measurement` als Eingabe)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Gleiche Kategorie (`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · fscore · rmse_correspondence · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

normal_consistency — 3D metrics op