estimate_point_normals — 3D transform op

• 数据种类:points → normals

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None)(要直接调用实现,import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None);从台账取用则 ops3d.get("estimate_point_normals"))

用法

点群 (N,3) → 单位法线(局部 k 近邻协方差的最小特征向量 = PCA)。

从 raw 点云生成 FPFH/SHOT/点-面 ICP 所需的法线。朝向约定有 2 种:

viewpoint=None(默认)= 从质心朝外(适用于封闭物体的全周点云)/ 指定 viewpoint = 朝向视点(传感器)(Hoppe 1992 / PCL 约定。单视点扫描的可见面朝向传感器一侧在物理上是正确的。与 pointcloud.estimate_normals 约定相同)。旧版(至 2026-08-30)即使指定 viewpoint 也使用「远离视点」的符号,在单视点扫描这一本来用途中所有点都被翻转。返回值 normals (N,3)。

步骤: 用 cKDTree 取各点的 k 邻域(包含自身。k > N 时截断为 N), 以其协方差的最小特征向量作为法线。返回值为 (N,3) float64 的单位向量。viewpoint 是 3 维坐标(传感器位置)。邻域点数 min(k, N) 小于 3(点只有 1~2 个,或 k < 3)时 ValueError —— 少于 3 点无法确定平面(1 个点时连协方差都无法构成,2026-10-07 之前会因 einsum 内部错误而崩溃)。邻域共线时法线以不定状态返回(无校验)。k 小则对噪声敏感,大则角会被磨圆。

后续: icp_point2plane 的 dst_normals、render_shaded 用的法线、normals_to_egi。与 pointcloud.estimate_normals(台账 estimate_normals)约定相同。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 normals 作为输入)

icp_point2plane · compute_fpfh · shot_descriptor · fuse_to_voxel · reflect · refract · normal_consistency · ransac_cylinder

同类别(transform)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth

*Provenance: match3d.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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