estimate_normals — 3D `curvature` op

• 데이터 종류: points → normals

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_normals(points, k=25)(구현을 직접 호출하려면 import curvature3d; curvature3d.estimate_normals(points, k=25), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_normals"))

사용법

바깥쪽(이웃 무게중심에서 멀어지는 쪽)으로 통일한 점군 법선. → (N,3).

절차(각 점, Python 루프): cKDTree 로 자신을 포함한 k+1 근방(k 는 N-1 로 잘림)을 취하고, 질의점을 원점으로 한 근방 좌표의 산포 행렬 local.T @ local 의 최소 고유벡터를 법선으로 한다(단위 길이). 방향은 "근방 무게중심과의 내적이 양이면 반전" = 근방 무게중심에서 멀어지는 쪽으로 맞춘다.

• 근방이 5 점 미만인 점은 고정값 (0, 0, 1) 을 반환한다(추정하지 않음).

• 방향 맞춤은 국소 휴리스틱으로, 닫힌 볼록 형상이라면 바깥 방향이지만 열린 면·얇은 판·오목부에서는 인접한 점끼리 방향이 어긋날 수 있다(대역 일관성은 보장하지 않음). 대역적으로 맞추려면 orient_normals 에 통과시키거나 처음부터 estimate_oriented_normals 를 쓴다. organized 깊이 영상이라면 normals_from_depth 가 시점 방향이며 빠르다.

• 반환값은 float64 (N,3). k 기본값 25. 결정론적.

• 내부는 principal_curvatures 와 같은 계산을 거치므로(법선 추정에도 이차 곡면 피팅까지 돈다), 점 수가 많으면 느리다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blas_threads_and_memory — 행렬 분해가 느린 이유 — BLAS 스레드·캐시·메모리 배치

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• cylinder_axis_metrology — py -3.11 examples_3d/cylinder_axis_metrology.py

• feature_register — py -3.11 examples_3d/feature_register.py

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`normals` 를 입력으로 받는 것)

icp_point2plane · compute_fpfh · shot_descriptor · fuse_to_voxel · reflect · refract · normal_consistency · ransac_cylinder

같은 카테고리(`curvature`)

principal_curvatures · mean_curvature · gaussian_curvature · shape_index

*Provenance: curvature3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

estimate_normals — 3D curvature op

사용법