symmetry op• 数据种类:points → primitive
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.detect_reflection_symmetry(points)(要直接调用实现,import symmetry3d; symmetry3d.detect_reflection_symmetry(points);从台账取用则 ops3d.get("detect_reflection_symmetry"))
在以 PCA 主轴为法线(过重心)的候选平面中选出最佳镜像对称面。
→ dict{plane_point, plane_normal, score, all_scores, margin}。score 越小越对称。
★ 不要仅凭 score 决定取舍。要看 margin(2026-09-06 新增)。margin 是第 2 名与第 1 名 score 之差，候选挤成一团时，答案就是抽签 —— 它起到这样的警告作用。实测(1500 点):
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形状 best 第 2 名 margin
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盒子(3 个镜像面) 0.9397 0.9499 0.0102
带棱柱的盒子 0.9876 0.9918 0.0043
球 1.0490 1.0551 0.0062
均匀随机立方体 1.0608 1.3435 0.2828
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对称面越多的形状，margin 越小 —— 这不是缺陷，而是表明形状本身如此的信息。点云配准的 PoC 测量的是同一结构：PCA 的候选在朴素长方体上有 83 % 会抓到翻转的象限，而此时先塌缩的不是残差，而是候选之间的 margin(0.42 → 0.066 → 0.039)。不看残差而看 margin 来决定取舍，是两者共同的结论。
★ score 不会趋近 0。 即使是严格对称的形状，点间距也会形成下限(上表中盒子为 0.94)。不要看“是否接近 0”，而应与“对同一形状不做镜像测得的值”或 “点间距”相比较。
★ 候选只有 PCA 的 3 个轴。真正的对称面与任何主轴都不一致的形状找不到对称面，而且会默默返回 3 个中的最优者。需要密集取样的候选时，请直接扫掠 reflection_symmetry_score。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• dl_mesh_symmetry — py -3.11 examples_3d/dl_mesh_symmetry.py
• itokawa_symmetry_honest — py -3.11 examples_3d/itokawa_symmetry_honest.py
• reflection_symmetry — py -3.11 examples_3d/reflection_symmetry.py
• symmetry — py -3.11 examples_3d/symmetry.py
primitive 作为输入)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
symmetry)detect_rotational_symmetry · reflect_points · reflection_symmetry_score
*Provenance: symmetry3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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