tb_estimate_point_normals — 2D `typed` op

• 数据种类:points → points

• 调用:fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tb_estimate_point_normals: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tb_estimate_point_normals: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ tb_estimate_point_normals: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tb_estimate_point_normals: 其他输入图像 (文档网站)

用法

点云 (N,3) → 单位法线（局部 k 近邻协方差的最小特征向量 = PCA）。

从 raw 点云生成 FPFH/SHOT/点-面 ICP 所需的法线。朝向约定有 2 种:

viewpoint=None(默认)= 从质心朝外(用于封闭物体的全周点云)/ 指定 viewpoint = 朝向视点(传感器)(Hoppe 1992 / PCL 约定。单视点扫描的可见面朝向传感器一侧在物理上是正确的。与 pointcloud.estimate_normals 约定相同)。旧版(〜2026-08-30)即使指定了 viewpoint 也用“远离视点”的符号,在单视点扫描这一本来用途中全部点都被翻转了。返回值 normals (N,3)。

步骤: 用 cKDTree 取各点的 k 近邻(包含自身。k > N 时截为 N), 以其协方差的最小特征向量作为法线。返回值为 (N,3) float64 的单位向量。viewpoint 是 3 维坐标(传感器位置)。邻域点数 min(k, N) 小于 3(点为 1〜2 个,或 k < 3)时 ValueError —— 少于 3 点无法确定平面(1 点时连协方差都无法构成,2026-10-07 之前会因 einsum 的内部错误而崩溃)。邻域共线时法线以不确定的状态返回(无验证)。k 小则对噪声敏感,大则角会变圆。

后级: icp_point2plane 的 dst_normals、render_shaded 用的法线、normals_to_egi。与 pointcloud.estimate_normals(台账 estimate_normals)约定相同。

桥接到 2-D 进化注册表的 3d op estimate_point_normals。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 16)。b 未使用。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_point_normals 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

下面的示例调用的是底层账本算子 estimate_point_normals。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `points` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tb_estimate_point_normals — 2D typed op

用法