tb_estimate_oriented_normals — 2D typed op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_normals", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_estimate_oriented_normals: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_estimate_oriented_normals: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_estimate_oriented_normals: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Kombination aus PCA-Normalenschätzung und globaler Hoppe-Orientierung. → (N,3) orientierte Einheitsnormalen.

Durchläuft estimate_normals (Orientierung unbestimmt) → orient_normals (MST-Ausbreitung). Bei einer geschlossenen Fläche zeigen alle Punkte nach außen, bei einer Ebene liegen alle in derselben Hemisphäre. Übergibt man die erhaltenen Normalen an curvature3d.shape_index, ergibt sich das korrekte Vorzeichen für konkav/konvex.

Args:

points: (N,3)-Punktwolke.

k: Nachbarzahl für PCA und für den kNN-Graphen (gemeinsam).

seed_dir: globale Referenzrichtung (3,). Bei None vom Schwerpunkt nach außen.

Returns:

(N,3) global konsistente, orientierte Einheitsnormalen.

Die 3d-Op estimate_oriented_normals, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert k (Standard 20). b wird nicht verwendet.

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_oriented_normals 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op estimate_oriented_normals auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen points als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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