typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_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_point_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_point_normals: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_estimate_point_normals: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
점군 (N,3) → 단위 법선(국소 k-최근접 이웃 공분산의 최소 고유벡터 = PCA).
FPFH/SHOT/점-면 ICP가 필요로 하는 법선을 raw 점군에서 생성. 방향 규약은 2가지:
viewpoint=None(기본값)= 무게중심에서 바깥쪽(닫힌 물체의 전 둘레 점군용) / viewpoint 지정 = 시점(센서) 쪽(Hoppe 1992 / PCL 규약. 단일 시점 스캔의가시면은 센서 쪽을 향하는 것이 물리적으로 옳다. pointcloud.estimate_normals와 같은 규약). 구버전(~2026-08-30)은 viewpoint를 지정해도 "시점에서 멀어지는" 부호여서, 단일 시점스캔이라는 본래 용도에서 모든 점이 뒤집혀 있었다. 반환값 normals (N,3).
절차: cKDTree로 각 점의 k 근방(자기 자신 포함. k > N이면 N으로 잘라냄)을 취하고, 그 공분산의 최소 고유벡터를 법선으로 한다. 반환값은 (N,3) float64의 단위 벡터. viewpoint는 3차원 좌표(센서 위치). 근방 점 수 min(k, N)이 3 미만(점이 1~2개, 또는 k < 3)이면 ValueError —— 3점 미만으로는 면이 정해지지 않는다(1점이면공분산조차 만들 수 없어, 2026-10-07까지는 einsum의 내부 오류로 떨어졌다). 근방이 동일 직선 위이면법선은 부정인 채로 반환된다(검증은 없다). k가 작으면 잡음에 약하고, 크면 모서리가 둥글어진다.
후단: icp_point2plane의 dst_normals, render_shaded용 법선, normals_to_egi. pointcloud.estimate_normals(대장 estimate_normals)와 같은 규약.
2-D 진화 레지스트리에 연결한 3d op estimate_point_normals. 구현은 같고, 호출 규약만 op(v, a, b)에 맞춰 두었다. a가 k(기본값 16)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다.
• 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.
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_point_normals 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op estimate_point_normals를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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