transform op• 資料種類:points → normals
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None);從台帳取用則 ops3d.get("estimate_point_normals"))
點群 (N,3) → 單位法線(局部 k 近鄰共變異數的最小特徵向量 = PCA)。
從 raw 點雲產生 FPFH/SHOT/點-面 ICP 所需的法線。朝向約定有 2 種:
viewpoint=None(預設)= 從質心朝外(適用於封閉物體的全周點雲)/ 指定 viewpoint = 朝向視點(感測器)(Hoppe 1992 / PCL 約定。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 約定相同)。舊版(至 2026-08-30)即使指定 viewpoint 也使用「遠離視點」的符號,在單視點掃描這一本來用途中所有點都被翻轉。回傳值 normals (N,3)。
步驟: 以 cKDTree 取各點的 k 鄰域(包含自身。k > N 時截斷為 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(點只有 1~2 個,或 k < 3)時 ValueError —— 少於 3 點無法決定平面(1 個點時連共變異數都無法構成,2026-10-07 之前會因 einsum 內部錯誤而當掉)。鄰域共線時法線以不定狀態回傳(無驗證)。k 小則對雜訊敏感,大則角會被磨圓。
後續: icp_point2plane 的 dst_normals、render_shaded 用的法線、normals_to_egi。與 pointcloud.estimate_normals(台帳 estimate_normals)約定相同。
• 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。
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
normals 作為輸入)icp_point2plane · compute_fpfh · shot_descriptor · fuse_to_voxel · reflect · refract · normal_consistency · ransac_cylinder
transform)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth
*Provenance: match3d.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)。*
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