estimate_normals — 3D `curvature` op

• 資料種類:points → normals

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_normals(points, k=25)(要直接呼叫實作,import curvature3d; curvature3d.estimate_normals(points, k=25);從台帳取用則 ops3d.get("estimate_normals"))

用法

統一朝外(遠離鄰域重心)的點雲法線。→ (N,3)。

步驟(每個點,Python 迴圈): 以 cKDTree 取包含自身在內的 k+1 個鄰域點(k 截斷為 N-1),以查詢點為原點的鄰域座標散布矩陣 local.T @ local 的最小特徵向量作為法線(單位長度)。方向為「與鄰域質心的內積為正則翻轉」= 統一到遠離鄰域質心的一側。

• 鄰域少於 5 個點的點回傳固定值 (0, 0, 1)(未進行估計)。

• 方向是局部啟發式,對封閉凸形狀朝外,但在開放曲面、薄板、凹部,相鄰點之間的方向可能不一致(不保證全域一致性)。若要全域統一,請通過 orient_normals,或從一開始就使用 estimate_oriented_normals。對於 organized 深度影像,normals_from_depth 以視點方向且更快。

• 回傳值為 float64 (N,3)。k 預設 25。決定性。

• 內部經過與 principal_curvatures 相同的計算(法線估計也會執行到二次曲面擬合),因此點數多時較慢。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• blas_threads_and_memory — 矩陣分解為何慢 —— BLAS 執行緒、快取、記憶體配置

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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `normals` 作為輸入)

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

同類別(`curvature`)

principal_curvatures · mean_curvature · gaussian_curvature · shape_index

*Provenance: curvature3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

estimate_normals — 3D curvature op

用法