tb_estimate_point_normals — 2D typed op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_estimate_point_normals: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):

▸ tb_estimate_point_normals: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子,由左至右):

▸ tb_estimate_point_normals: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_estimate_point_normals: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

點雲 (N,3) → 單位法線(局部 k 近鄰共變異數矩陣的最小特徵向量 = PCA)。

從 raw 點雲產生 FPFH/SHOT/點-面 ICP 所需的法線。朝向慣例有 2 種:

viewpoint=None(預設)= 從質心朝外(用於封閉物體的全周點雲)/ 指定 viewpoint = 朝向視點(感測器)(Hoppe 1992 / PCL 慣例。單視點掃描的可見面朝向感測器一側在物理上是正確的。與 pointcloud.estimate_normals 慣例相同)。舊版(〜2026-08-30)即使指定了 viewpoint 也用「遠離視點」的符號,在單視點掃描這一本來用途中全部點都被翻轉了。回傳值 normals (N,3)。

步驟: 用 cKDTree 取各點的 k 近鄰(包含自身。k > N 時截為 N), 以其共變異數的最小特徵向量作為法線。回傳值為 (N,3) float64 的單位向量。viewpoint 是 3 維座標(感測器位置)。鄰域點數 min(k, N) 小於 3(點為 1〜2 個,或 k < 3)時 ValueError —— 少於 3 點無法確定平面(1 點時連共變異數都無法構成,2026-10-07 之前會因 einsum 的內部錯誤而當掉)。鄰域共線時法線以不確定的狀態回傳(無驗證)。k 小則對雜訊敏感,大則角會變圓。

後級: icp_point2plane 的 dst_normals、render_shaded 用的法線、normals_to_egi。與 pointcloud.estimate_normals(台帳 estimate_normals)慣例相同。

橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op estimate_point_normals。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 k(預設 16)。b 未使用。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_point_normals 0.50 0.50

▸ 載入此管線  ·  載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 estimate_point_normals。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例,行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 points 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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