tb_estimate_point_normals — 2D typed op

데이터 종류: pointspoints

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)

*그림 없음: 이 연산자는 points를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*

사용법

점군 (N,3) → 단위 법선(국소 k-최근접 이웃 공분산의 최소 고유벡터 = PCA).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

FPFH/SHOT/点-面 ICP が要る法線を raw 点群から生成。向きの規約は 2 面:

viewpoint=None(既定)= 重心から外向き(閉じた物体の全周点群向け)/

viewpoint 指定 = 視点(センサ)向き(Hoppe 1992 / PCL 規約。単一視点スキャンの

可視面はセンサ側を向くのが物理的に正しい。pointcloud.estimate_normals と同規約)。

旧版(〜2026-08-30)は viewpoint 指定でも「視点から遠ざける」符号で、単一視点

スキャンという本来用途で全点が裏返っていた。返り値 normals (N,3)。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `estimate_point_normals。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。ak(既定 16)を振る。b` は未使用。

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

같은 카테고리(typed)

tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · 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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