fullseye
tb_estimate_normals — 2D typed op
- データ種:
points→points - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "tb_estimate_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
使い方
外向き(近傍重心から離れる)に統一した点群法線。→ (N,3)。
手順(各点、Python ループ): ``cKDTree`` で自身を含む k+1 近傍(k は N-1 に切り詰め)を取り、クエリ点を原点にした近傍座標の散布行列 ``local.T @ local`` の最小固有ベクトルを法線にする(単位長)。向きは「近傍重心との内積が正なら反転」= 近傍重心から離れる側に揃える。
- 近傍が 5 点未満の点は固定値 ``(0, 0, 1)`` を返す(推定していない)。
- 向き付けは局所ヒューリスティクスで、閉じた凸形状なら外向きだが、開いた面・薄板・凹部では隣接点どうしで向きが食い違い得る(大域一貫性は保証しない)。大域的に揃えるには ``orient_normals`` に通すか、最初から ``estimate_oriented_normals`` を使う。organized 深度画像なら ``normals_from_depth`` が視点向きで速い。
- 返り値は float64 (N,3)。``k`` 既定 25。決定論的。
- 内部は ``principal_curvatures`` と同じ計算を通る(法線推定にも二次曲面フィットまで走る)ので、点数が多いと遅い。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op estimate_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。a が k(既定 25)を振る。b は未使用。
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_normals 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
次の例は元の台帳 op estimate_normals を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。
- cylinder_axis_metrology —
py -3.11 examples_3d/cylinder_axis_metrology.py - feature_register —
py -3.11 examples_3d/feature_register.py - oriented_normals —
py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py
型が繋がる次の op(points を入力に取れる)
identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
同カテゴリ(typed)
tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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