typed op• 데이터 종류: points → points
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_estimate_point_normals: knob a sweep (docs site)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_estimate_point_normals: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_estimate_point_normals: other inputs (docs site)
점군 (N,3) → 단위 법선(국소 k-최근접 이웃 공분산의 최소 고유벡터 = PCA).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `estimate_point_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 16)を振る。b` は未使用。
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_points 0.50 0.50 tb_estimate_point_normals 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op estimate_point_normals를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
points 를 입력으로 받는 것)identity · tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
typed)tb_points_to_voxel · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample · tb_mls_smooth
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.