normal_consistency — 3D `metrics` op

• データ種: points × normals → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b)、台帳から引くなら ops3d.get("normal_consistency"))

使い方

最近傍対応での法線一致度 = mean|cos(na, nb)|(向き無視)。→ [0,1]。1=完全一致。

Raises ValueError: 点群が空 or (N,3) でない/法線が点と 1 対 1 でない場合。

計算: `points_a の各点について points_b の最近傍(cKDTree、k=1`)を

取り、その点の法線 `nb と自分の法線 na` を単位化(ノルム + 1e-12 で割る)

して `|na · nb|` を平均する。絶対値を取るので法線の向き(表裏)の不一致は

無視される。非対称(`a → b` の一方向のみ。逆向きが要るなら引数を入れ替えて

もう一度呼ぶ)。

引数: `points_a (N, 3)、normals_a (N, 3)、points_b (M, 3)`、

`normals_b (M, 3)。4 つとも空でない (*, 3)` であること、法線の行数が

対応する点群の行数と一致することを検査する(違反は `ValueError`)。ゼロ法線は

`1e-12` で割られてほぼ 0 の寄与になる(エラーにしない)。

返り値: Python `float、[0, 1]`。1 = 全対応で法線が平行。乱雑な法線対なら

3-D では期待値 0.5 程度になる(cos の絶対値の平均)。

注意: 位置の近さは見ない(遠い最近傍でも法線だけ比べる)。位置と合わせて評価する

なら `chamfer_distance / fscore` と併用する。法線が無い雲は

`estimate_point_normals`(局所 PCA)で作ってから渡す。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

型が繋がる次の op(`measurement` を入力に取れる)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同カテゴリ(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.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)。*

normal_consistency — 3D metrics op

使い方