estimate_point_normals — 3D transform op

• 데이터 종류: points → normals

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_point_normals"))

사용법

점군 (N,3) → 단위 법선(국소 k 근방 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)。

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。

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)

• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.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(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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