normal_consistency — 3D `metrics` op

• 데이터 종류: points × normals → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("normal_consistency"))

사용법

최근접 대응에서의 법선 일치도 = mean|cos(na, nb)|(방향 무시). → [0,1]. 1=완전 일치.

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

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

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)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

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

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(`metrics`)

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

*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

normal_consistency — 3D metrics op

사용법