fullseye

estimate_point_normals — 3D transform op

• データ種: points → normals
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None)、台帳から引くなら ops3d.get("estimate_point_normals"))

使い方

点群 (N,3) → 単位法線(局所 k 近傍共分散の最小固有ベクトル=PCA)。

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)。

手順: cKDTree で各点の k 近傍(自分自身を含む。k > N なら N に切り詰め)を取り、 その共分散の最小固有ベクトルを法線にする。返り値 (N,3) float64 の単位ベクトル。 viewpoint は 3 次元の座標(センサ位置)。点数が 3 未満・近傍が同一直線上だと法線は 不定のまま返る(検証は無い)。k が小さいとノイズに弱く、大きいと角が丸まる。 後段: icp_point2plane の dst_normals、render_shaded 用の法線、normals_to_egi。 pointcloud.estimate_normals(台帳 estimate_normals)と同じ規約。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

型が繋がる次の op(normals を入力に取れる)

icp_point2plane · compute_fpfh · shot_descriptor · fuse_to_voxel · reflect · refract · normal_consistency · ransac_cylinder

同カテゴリ(transform)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · mesh_to_voxel · mesh_to_points · depth_to_points · voxel_to_mips · voxel_to_mesh · tsdf_from_depth

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Provenance: match3d.py — 3D 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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