estimate_normals — 3D `curvature` op

• 데이터 종류: points → normals

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_normals(points, k=25)(구현을 직접 호출하려면 import curvature3d; curvature3d.estimate_normals(points, k=25), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_normals"))

사용법

바깥쪽(이웃 무게중심에서 멀어지는 쪽)으로 통일한 점군 법선. → (N,3).

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

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

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)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`normals` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`curvature`)

principal_curvatures · mean_curvature · gaussian_curvature · shape_index

*Provenance: curvature3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

estimate_normals — 3D curvature op

사용법