tb_estimate_oriented_normals — 2D typed op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

PCA 법선 추정과 Hoppe 전역 방향 부여의 결합. → (N,3)의 방향이 부여된 단위 법선.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

:func:estimate_normals(向き未定)→ :func:orient_normals(MST 伝播)を通す。

閉曲面なら全点外向き、平面なら全点同一半球にそろう。得た法線を

`curvature3d.shape_index` に渡すと凹/凸符号が正しく出る。

Args:

points: (N,3) の点群。

k: PCA 近傍数と kNN グラフ近傍数(共通)。

seed_dir: 大域基準向き (3,)。None なら重心から外向き。

Returns:

(N,3) の大域一貫・向き付き単位法線。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `estimate_oriented_normals。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が k(既定 20)を振る。b` は未使用。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal

같은 카테고리(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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