tb_normals_to_egi — 2D `typed` op

• 数据种类:points → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", 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_normals_to_egi: 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):

▸ tb_normals_to_egi: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tb_normals_to_egi: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_normals_to_egi: 处理阶段 (文档网站)

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):

▸ tb_normals_to_egi: 其他输入图像 (文档网站)

用法

法线 (N,3) → 扩展高斯图像 (n_el, n_az) 的 image2d。

方向的 2-D 直方图(Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12) 1984)。是"哪个朝向的面有多少"的地图，平面占主导的物体会在 1 个 bin 上出现峰。不可逆 —— 舍弃 bin 宽度那么多的方向分辨率。

舍弃的量可以测量：最频 bin 的中心方向与输入平均方向的角度差即量化误差，默认 (36, 18) 时相对 bin 宽 10 度实测为 3.7 度(由 selftest 输出)。

仰角的 bin 按 sin(el) 等分(等立体角)。若按度等分，极区会过于细密，出现"面集中在北极"这种虚假的峰。

★传入位置点云也不会报异常。backends_typed.TYPE_TO_SORT 把 normals 折叠进 points，因此进化器和台账都不区分两者。此 op 只看方向(舍弃长度)，所以传入 (N,3) 的坐标时，会似是而非地返回"从原点看各点的方向"的直方图。实测(2026-09-08，200 点的曲线 vs 全部朝正上方的法线)：非零 bin 仅从 1 → 12、最大 bin 从 200 → 44 变化，总和两者都是 200。靠"总和与点数一致所以正确"无法区分。设为 fullseye.set_system("extra_checks", "on") 时，偏离单位长度的向量会被拒绝(见下方 Raises)。

Args:

normals: (N, 3)。

n_az: 方位的 bin 数(默认 36 = 10 度步长)。

n_el: 仰角的 bin 数(默认 18)。

Returns:

(n_el, n_az) float64 的计数图(行 = 仰角，列 = 方位)。

Raises:

ValueError: bin 数小于 1 / 超过上限 / 输入不正确。

ValueError: extra_checks='on' 时，含有长度偏离 1 超过 1e-6 的

向量时(捕获把位置点云当作法线传入的事故)。

桥接到 2-D 进化注册表的 reprconv op normals_to_egi。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 n_az(默认 36)，b 调节 n_el(默认 18)。★桥接 op 返回计数除以总数得到的比例(落入各 bin 的法线所占比率，和为 1，值域 [0,1]) —— 为了符合声明 sort image 的 [0,1] 约定(若保持计数，会出现最大 48 之类的值，2026-10-07)。原始计数由 reprconv.normals_to_egi / fullseye.ledger.normals_to_egi 返回。

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_normals_to_egi 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 normals_to_egi。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)。

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_normals_to_egi — 2D typed op

用法