tb_estimate_normals — 2D `typed` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_estimate_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_estimate_normals: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ tb_estimate_normals: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_estimate_normals: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_estimate_normals: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

統一朝外（遠離鄰域重心）方向的點雲法線。→ (N,3)。

步驟(逐點,Python 迴圈): 用 cKDTree 取包含自身的 k+1 近鄰(k 截為 N-1),以查詢點為原點的鄰域座標的散布矩陣 local.T @ local 的最小特徵向量作為法線(單位長)。朝向為「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 點的點回傳固定值 (0, 0, 1)(未估計)。

• 朝向是局部啟發式,封閉凸形狀時朝外,但在開放面、薄板、凹部,相鄰點之間朝向可能不一致(不保證全域一致性)。要全域統一,透過 orient_normals,或從一開始就用 estimate_oriented_normals。若是 organized 深度影像,normals_from_depth 朝向視點且更快。

• 回傳值為 float64 (N,3)。k 預設 25。確定性。

• 內部走與 principal_curvatures 相同的計算(法線估計也會一直執行到二次曲面擬合),因此點數多時很慢。

橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op estimate_normals。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 k(預設 25)。b 未使用。

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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_normals 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 estimate_normals。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• 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 `points` 作為輸入)

identity · 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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_estimate_normals — 2D typed op

用法