typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_normals", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_estimate_point_normals: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_estimate_point_normals: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_estimate_point_normals: दूसरी images पर output (docs site)
Point cloud (N,3) → unit normals (local k-nearest neighbours के covariance का सबसे छोटा eigenvector = PCA)।
FPFH/SHOT/point-to-plane ICP के लिए ज़रूरी normals raw point cloud से बनाता है। orientation की 2 conventions हैं:
viewpoint=None (default) = centroid से बाहर की ओर (closed objects के चारों ओर वाले point clouds के लिए) / viewpoint दिया हो = viewpoint (sensor) की ओर (Hoppe 1992 / PCL convention। single-viewpoint scan में दिखने वाली surface का sensor की ओर होना physically सही है। pointcloud.estimate_normals वाली ही convention)। पुराना version (2026-08-30 तक) viewpoint देने पर भी "viewpoint से दूर" वाला sign लेता था, इसलिए अपने असली उपयोग, single-viewpoint scan, में सभी points उलटे हो जाते थे। return value normals (N,3)।
प्रक्रिया: cKDTree से हर point के k nearest neighbours (खुद को मिलाकर; k > N हो तो N तक सीमित) लिए जाते हैं, और उनके covariance का सबसे छोटा eigenvector normal बनता है। return value (N,3) float64 unit vectors। viewpoint 3-dimensional coordinate है (sensor की position)। neighbours की संख्या min(k, N) 3 से कम हो (points 1 या 2 हों, या k < 3) तो ValueError -- 3 से कम points से plane तय नहीं होता (1 point से तो covariance भी नहीं बनता; 2026-10-07 तक यह einsum की internal error से crash होता था)। neighbours एक line पर हों तो normal अनिश्चित ही लौटता है (कोई जाँच नहीं)। k छोटा हो तो noise के प्रति कमज़ोर, बड़ा हो तो corners गोल हो जाते हैं।
आगे: icp_point2plane का dst_normals, render_shaded के लिए normals, normals_to_egi। pointcloud.estimate_normals (ledger estimate_normals) वाली ही convention।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d op estimate_point_normals। implementation वही है, केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुसार ढाला गया है। a से k (default 16) बदला जाता है। b उपयोग नहीं होता।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_estimate_point_normals 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op estimate_point_normals को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
points को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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