tb_estimate_normals — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_estimate_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_estimate_normals: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tb_estimate_normals: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_estimate_normals: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_estimate_normals: 其他输入图像 (文档网站)

用法

统一朝外（远离邻域重心）方向的点云法线。→ (N,3)。

步骤(逐点,Python 循环): 用 cKDTree 取包含自身的 k+1 近邻(k 截为 N-1),以查询点为原点的邻域坐标的散布矩阵 local.T @ local 的最小特征向量作为法线(单位长)。朝向为“与邻域质心的内积为正则翻转”= 统一到远离邻域质心的一侧。

• 邻域少于 5 点的点返回固定值 (0, 0, 1)(未估计)。

• 朝向是局部启发式,封闭凸形状时朝外,但在开放面、薄板、凹部,相邻点之间朝向可能不一致(不保证全局一致性)。要全局统一,通过 orient_normals,或从一开始就用 estimate_oriented_normals。若是 organized 深度图像,normals_from_depth 朝向视点且更快。

• 返回值为 float64 (N,3)。k 默认 25。确定性。

• 内部走与 principal_curvatures 相同的计算(法线估计也会一直运行到二次曲面拟合),因此点数多时很慢。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op estimate_normals。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 25)。b 未使用。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_normals 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 estimate_normals。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• cylinder_axis_metrology — py -3.11 examples_3d/cylinder_axis_metrology.py

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`typed`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_estimate_normals — 2D typed op

用法