typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_estimate_point_normals", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_estimate_point_normals: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_estimate_point_normals: stages (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_estimate_point_normals: other inputs (docs site)
點雲 (N,3) → 單位法線（局部 k 近鄰共變異數矩陣的最小特徵向量 = PCA）。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_estimate_point_normals 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 estimate_point_normals。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• fpfh_correspondence — py -3.11 examples_3d/fpfh_correspondence.py
points 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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