normal_consistency — 3D `metrics` op

• 数据种类:points × normals → measurement

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b)(要直接调用实现,import metrics3d; metrics3d.normal_consistency(points_a, normals_a, points_b, normals_b);从台账取用则 ops3d.get("normal_consistency"))

用法

最近邻对应下的法线一致度 = mean|cos(na, nb)|(忽略朝向)。→ [0,1]。1=完全一致。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `measurement` 作为输入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同类别(`metrics`)

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

*Provenance: metrics3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

normal_consistency — 3D metrics op

用法