tb_estimate_oriented_normals — 2D typed op

• 데이터 종류: points → points

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ tb_estimate_oriented_normals: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_estimate_oriented_normals: 단계 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ tb_estimate_oriented_normals: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

사용법

PCA 법선 추정과 Hoppe 전역 방향 부여의 결합. → (N,3)의 방향이 부여된 단위 법선.

estimate_normals(방향 미정)→ orient_normals(MST 전파)를 거친다. 닫힌 곡면이면 모든 점이 바깥쪽, 평면이면 모든 점이 같은 반구로 정렬된다. 얻은 법선을 curvature3d.shape_index에 넘기면 오목/볼록 부호가 올바르게 나온다.

Args:

points: (N,3)의 점군.

k: PCA 근방 수와 kNN 그래프 근방 수(공통).

seed_dir: 대역 기준 방향 (3,). None이면 무게중심에서 바깥쪽.

Returns:

(N,3)의 대역적으로 일관된, 방향이 정해진 단위 법선.

2-D 진화 레지스트리로 연결한 3d의 op estimate_oriented_normals. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞췄다. a는 k(기본값 20)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.

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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_oriented_normals 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op estimate_oriented_normals를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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