typed op• Data kinds: points → image
• Call: fullseye.apply(img, "tb_normals_to_egi", a=0.5, b=0.5) (the 2-D model is one image plus two scalar knobs a,b∈[0,1])
*The figure is the actual output on a synthetic 128×128 input. Left: input, right: output. Point clouds are drawn as a top-down scatter (brightness = z), 1-D series as a line plot, volumes as the maximum-intensity projection along z, videos as the middle frame, complex images as magnitude; return values that are not pictures are shown as the values themselves.*
Sweeping knob a (0.1 / 0.5 / 0.9, the other knob at its default):
▸ tb_normals_to_egi: knob a sweep (docs site)
Sweeping knob b (0.1 / 0.5 / 0.9, the other knob at its default):
▸ tb_normals_to_egi: knob b sweep (docs site)
Stages (the ops that come before → this op, left to right):
▸ tb_normals_to_egi: stages (docs site)
On other images (synthetic scene / photo / coins. Top row: inputs, bottom row: their outputs. Knobs at default):
▸ tb_normals_to_egi: other inputs (docs site)
Normals `(N,3) -> the image2d of the Extended Gaussian Image (n_el, n_az)`.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
方向の 2-D ヒストグラム(Horn, *Extended Gaussian Images*, Proc. IEEE 72(12)
1984)。「どの向きの面がどれだけあるか」の地図で、平面が支配的な物体では
1 つの bin に山が立つ。不可逆 —— bin 幅ぶんの方向解像度を捨てる。
捨てた量は測れる: 最頻 bin の中心方向と入力の平均方向の角度差が量子化誤差で、
既定 (36, 18) では bin 幅 10 度に対し実測 3.7 度(`selftest` が出す)。
仰角の bin は `sin(el)` で等分する(等立体角)。度で等分すると極が過剰に
細かくなり、「北極に面が集中している」という嘘の山が立つ。
Args:
normals: (N, 3)。
n_az: 方位の bin 数(既定 36 = 10 度刻み)。
n_el: 仰角の bin 数(既定 18)。
★位置の点群を渡しても例外は出ない。`backends_typed.TYPE_TO_SORT` が
`normals を points` に畳んでいるので、進化器も台帳も両者を区別しない。
この op は方向しか見ない(長さは捨てる)ので、`(N,3)` の座標を渡すと
「原点から各点を見た向き」のヒストグラムがもっともらしく返る。実測
(2026-09-08、200 点の曲線 vs 全部真上の法線): 非零 bin が 1 → 12、
最大 bin が 200 → 44 に変わるだけで、総和はどちらも 200。
「総和が点数と合うから正しい」では区別がつかない。
`fullseye.set_system("extra_checks", "on")` にすると、単位長から外れた
ベクトルを拒否する(下の Raises)。
Args:
normals: (N, 3)。
n_az: 方位の bin 数(既定 36 = 10 度刻み)。
n_el: 仰角の bin 数(既定 18)。
Returns:
(n_el, n_az) float64 の計数マップ(行 = 仰角、列 = 方位)。
Raises:
ValueError: bin 数が 1 未満 / 上限超 / 入力不正。
ValueError: `extra_checks='on'` で、長さが 1 から 1e-6 を超えて外れる
ベクトルを含むとき(位置の点群を法線として渡した事故を捕まえる)。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした reprconv の op `normals_to_egi。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 n_az(既定 36)、b が n_el`(既定 18)を振る。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
The program below has been verified to run (same input as the figure). In Studio's help this block becomes buttons that load and run it on the spot.
img_to_points 0.50 0.50 tb_normals_to_egi 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
The examples below call the underlying ledger op normals_to_egi. This bridge op is the same implementation adapted to the fn(v, a, b) convention, so the behaviour carries over unchanged (only the call form differs).
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
image as input)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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