typed op• 数据种类:points → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_reflection_symmetry_score", 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])
*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。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*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):
▸ tb_reflection_symmetry_score: 处理阶段 (文档网站)
反射对称分数 = chamfer(镜像, 原始) / 中位数最近邻间距(数值越小越对称,与尺度无关)。→ float。
用 reflect_points 将点云关于平面做镜像，把与原点云的对称 Chamfer 距离(chamfer_distance：双向最近邻距离均值的均值)除以原点云最近邻间距的中位数。这是"镜像偏离原来的点多少倍点间距"的无量纲量，因此坐标乘以常数后值不变。
• points：(N,3) 点云。plane_point / plane_normal：候选平面(法线在内部归一化)。
• fail-closed(失败即拒绝)：点云为空、不是 (N,3)(chamfer_distance 抛出 ValueError)，或所有点重合而无法定义间距(ValueError)。仅当重复点使中位间距为 0 时，以到质心的 RMS 半径 × 1e-12 作为下限。
解读注意：即使形状严格对称，镜像的点也不会恰好与原采样点重合，因此得分不会为 0，下限约为一个点间距(实测值见 detect_reflection_symmetry 的表)。与其用阈值决定取舍，不如扫描多个候选，看最小值与第 2 名之差(margin)。想尝试 PCA 3 个轴以外的候选面时，直接用平面参数扫描此函数。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op reflection_symmetry_score。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。
• 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_reflection_symmetry_score 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 reflection_symmetry_score。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)。
• dl_mesh_symmetry — py -3.11 examples_3d/dl_mesh_symmetry.py
• reflection_symmetry — py -3.11 examples_3d/reflection_symmetry.py
feature 作为输入)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)。*
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