typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_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_point_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_point_normals: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_estimate_point_normals: andere Eingaben (Doku-Website)
Punktwolke (N,3) → Einheitsnormalen (der kleinste Eigenvektor der lokalen k-nächste-Nachbarn-Kovarianz = PCA).
Erzeugt aus einer raw-Punktwolke die Normalen, die FPFH/SHOT/Punkt-zu-Ebene-ICP brauchen. Es gibt 2 Orientierungskonventionen:
viewpoint=None (Standard) = vom Schwerpunkt nach außen (für Rundum-Punktwolken geschlossener Objekte) / viewpoint angegeben = zum Blickpunkt (Sensor) hin (Hoppe 1992 / PCL-Konvention. Bei einem Scan aus einem Blickpunkt zeigt die sichtbare Fläche physikalisch korrekt zum Sensor. Dieselbe Konvention wie pointcloud.estimate_normals). Die alte Version (bis 2026-08-30) verwendete auch bei angegebenem viewpoint das Vorzeichen "vom Blickpunkt weg", sodass im eigentlichen Einsatz, Scans aus einem Blickpunkt, alle Punkte umgedreht waren. Rückgabewert normals (N,3).
Ablauf: cKDTree nimmt die k nächsten Nachbarn jedes Punktes (einschließlich sich selbst; bei k > N auf N gekürzt), und der Eigenvektor zum kleinsten Eigenwert ihrer Kovarianz wird die Normale. Rückgabewert (N,3) float64 Einheitsvektoren. viewpoint ist eine Koordinate mit 3 Dimensionen (Sensorposition). Liegt die Nachbarzahl min(k, N) unter 3 (1 oder 2 Punkte, oder k < 3), ValueError -- mit weniger als 3 Punkten ist keine Ebene bestimmt (mit 1 Punkt lässt sich nicht einmal eine Kovarianz bilden; bis 2026-10-07 stürzte es mit einem internen einsum-Fehler ab). Sind die Nachbarn kollinear, wird die Normale unbestimmt zurückgegeben (keine Prüfung). Kleines k ist rauschempfindlich, großes rundet Ecken ab.
Nachgelagert: dst_normals von icp_point2plane, Normalen für render_shaded, normals_to_egi. Dieselbe Konvention wie pointcloud.estimate_normals (Register estimate_normals).
Die in die 2-D-Evolutionsregistrierung überbrückte 3d-op estimate_point_normals. Die Implementierung ist dieselbe, nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. a variiert k (Standard 16). b wird nicht verwendet.
• 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.
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_point_normals 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op estimate_point_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).
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
points als Eingabe)identity · tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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