tb_estimate_oriented_normals — 2D typed op

• Data kinds: points → points

• Call: fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_normals", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ tb_estimate_oriented_normals: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ tb_estimate_oriented_normals: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ tb_estimate_oriented_normals: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

PCA normal estimation + Hoppe global orientation का संयोजन। → (N,3) oriented unit normals।

estimate_normals (दिशा अनिश्चित) → orient_normals (MST propagation) से गुज़ारता है। closed surface पर सभी point बाहर की ओर, plane पर सभी point एक ही hemisphere में संरेखित होते हैं। मिले हुए normal को curvature3d.shape_index में देने पर concave/convex का sign सही निकलता है।

Args:

points: (N,3) point cloud।

k: PCA neighbour संख्या और kNN graph neighbour संख्या (साझा)।

seed_dir: global reference दिशा (3,)। None हो तो centroid से बाहर की ओर।

Returns:

(N,3) globally consistent, oriented unit normal।

2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op estimate_oriented_normals। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। a से k (default 20) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_oriented_normals 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

नीचे के उदाहरण मूल ledger op estimate_oriented_normals को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (points को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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