normals_to_egi — REPRCONV direction op

• 数据种类:normals → image2d

• 调用:import reprconv; reprconv.normals_to_egi(normals, n_az=36, n_el=18)(或 opsreprconv.get("normals_to_egi"))

用法

法线 `(N,3) → 扩展高斯像 (n_el, n_az) 的 image2d`。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

方向の 2-D ヒストグラム(Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12)

1984)。「どの向きの面がどれだけあるか」の地図で、平面が支配的な物体では

1 つの bin に山が立つ。不可逆 —— bin 幅ぶんの方向解像度を捨てる。

捨てた量は測れる: 最頻 bin の中心方向と入力の平均方向の角度差が量子化誤差で、

既定 (36, 18) では bin 幅 10 度に対し実測 3.7 度(`selftest` が出す)。

仰角の bin は `sin(el)` で等分する(等立体角)。度で等分すると極が過剰に

細かくなり、「北極に面が集中している」という嘘の山が立つ。

Args:

normals: (N, 3)。

n_az: 方位の bin 数(既定 36 = 10 度刻み)。

n_el: 仰角の bin 数(既定 18)。

Returns:

(n_el, n_az) float64 の計数マップ(行 = 仰角、列 = 方位)。

Raises:

ValueError: bin 数が 1 未満 / 上限超 / 入力不正。

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。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image2d 作为输入)

keypoints_from_image2d

同类别(direction)

normals_to_angles · angles_to_normals

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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