transform op• 資料種類:points → normals
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.estimate_point_normals(points, k=16, viewpoint=None);從台帳取用則 ops3d.get("estimate_point_normals"))
點群 (N,3) → 單位法線(局部 k 近鄰共變異數的最小特徵向量 = PCA)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
normals 作為輸入)icp_point2plane · compute_fpfh · shot_descriptor · fuse_to_voxel · reflect · refract · normal_consistency · ransac_cylinder
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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