tb_estimate_oriented_normals — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_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_oriented_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):

*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):

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):

PCA 法线估计与 Hoppe 全局定向传播的组合。→ (N,3) 的定向单位法线。

依次通过 estimate_normals(方向未定)→ orient_normals(MST 传播)。闭曲面时所有点朝外，平面时所有点统一到同一半球。把得到的法线传给 curvature3d.shape_index 可得到正确的凹/凸符号。

Args:

points: (N,3) 的点云。

k: PCA 邻域点数与 kNN 图邻域点数(共用)。

seed_dir: 全局参考方向 (3,)。None 时为从质心朝外。

Returns:

(N,3) 的全局一致、带方向的单位法线。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op estimate_oriented_normals。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 20)。b 未使用。

• 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。

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_oriented_normals 0.50 0.50

下面的示例调用的是底层账本算子 estimate_oriented_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)。

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

*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_oriented_normals — 2D typed op