typed op• 資料種類:points → matrix
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_mirror_plane_from_pairs", 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。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*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_mirror_plane_from_pairs: 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_mirror_plane_from_pairs: other inputs (docs site)
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
左右の対応ランドマークから正中面を出す。→ `(2, 3)`(1 行目 = 点、2 行目 = 法線)。
左右の対 `(i, j)` の中点は、どれも正中面の上に乗る。だからその中点集合に
平面を当てればよい —— 変形の量に依らず面が決まるのが要点で、残差を最小に
する面(:func:symmetry3d.detect_reflection_symmetry)とは別物である。
★ 2026-09-06 の実測: 6.4 mm の片側変形を入れると、**残差最適面は真の正中面
から 2.92 mm / 1.72 度ずれ、非対称量の 46 % を消した**(利得 0.54)。この
ランドマーク面なら利得 1.03。見つけるなら残差最適面、量を言うならこちら。
*midline* は正中線上にある(対にならない)ランドマークの添字。与えると
中点集合に足して面の当てはめを安定させる。
`pairs=None は**前半と後半を対にする**規約(i と i + N//2`)。
左のランドマークを全部並べてから右を同じ順で並べる、という保存形式が
形態計測では一般的なので、それに合わせてある。点数が奇数なら拒否する
—— 半分に割れない並びを黙って切り詰めると、対が 1 つずつずれて全部の
符号が入れ替わる。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした shapestat の op `mirror_plane_from_pairs。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。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。
• 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_mirror_plane_from_pairs 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 mirror_plane_from_pairs。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)。
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
matrix 作為輸入)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · matrix_to_img
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*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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