normal_consistency — 3D `metrics` op

• 数据种类:points × normals → measurement

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b)(要直接调用实现,import metrics3d; metrics3d.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b);从台账取用则 ops3d.get("normal_consistency"))

用法

最近邻对应下的法线一致度 = mean|cos(na, nb)|(忽略朝向)。→ [0,1]。1=完全一致。

Raises ValueError：点云为空或不是 (N,3)/法线与点不是 1 对 1 时。

计算：对 points_a 的每个点求 points_b 中的最近邻(cKDTree，k=1)，把该点的法线 nb 与自身的法线 na 单位化(除以范数 + 1e-12) 后对 |na · nb| 取平均。由于取绝对值，法线方向(正反面)的不一致被忽略。非对称(仅 a → b 一个方向。需要反方向时交换参数再调用一次)。

参数：points_a (N, 3)、normals_a (N, 3)、points_b (M, 3)、normals_b (M, 3)。检查 4 个都是非空的 (*, 3)，且法线的行数与对应点云的行数一致(违反时为 ValueError)。零法线被 1e-12 除，贡献几乎为 0(不报错)。

返回值：Python float，[0, 1]。1 = 所有对应的法线都平行。随机的法线对在 3-D 中期望值约为 0.5(cos 绝对值的平均)。

注意：不看位置的远近(即使是很远的最近邻也只比较法线)。要结合位置评估时与 chamfer_distance / fscore 并用。没有法线的点云先用 estimate_point_normals(局部 PCA)生成后再传入。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• blender_interop — 与 Blender 配合使用 —— 在 Blender 中建形、用 fullseye 测量(坐标轴、单位、真值数据的陷阱)

• measurement_uncertainty — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”

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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `measurement` 作为输入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同类别(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

normal_consistency — 3D metrics op

用法