tb_estimate_oriented_normals — 2D `typed` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_estimate_oriented_normals", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tb_estimate_oriented_normals: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

PCA 法線推定 + Hoppe 大域向き付けの合成。→ (N,3) の向き付き単位法線。

:func:estimate_normals(向き未定)→ :func:orient_normals(MST 伝播)を通す。

閉曲面なら全点外向き、平面なら全点同一半球にそろう。得た法線を

`curvature3d.shape_index` に渡すと凹/凸符号が正しく出る。

Args:

points: (N,3) の点群。

k: PCA 近傍数と kNN グラフ近傍数(共通)。

seed_dir: 大域基準向き (3,)。None なら重心から外向き。

Returns:

(N,3) の大域一貫・向き付き単位法線。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `estimate_oriented_normals。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。a が k(既定 20)を振る。b` は未使用。

• 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。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_points 0.50 0.50
tb_estimate_oriented_normals 0.50 0.50

次の例は元の台帳 op estimate_oriented_normals を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• oriented_normals — py -3.11 examples_3d/oriented_normals.py

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

tb_estimate_oriented_normals — 2D typed op