estimate_point_normals — 3D `transform` op

• Datenarten: points → normals

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None); aus dem Register: ops3d.get("estimate_point_normals"))

Verwendung

Punktmenge (N,3) → Einheitsnormalen (der kleinste Eigenvektor der lokalen k-Nachbarschaftskovarianz = PCA).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `normals` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

estimate_point_normals — 3D transform op