tb_reflection_symmetry_score — 2D typed op

데이터 종류: pointsfeature

호출: fullseye.apply(img, "tb_reflection_symmetry_score", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_reflection_symmetry_score: input → output

*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

tb_reflection_symmetry_score: stages (docs site)

사용법

반사 대칭 점수 = chamfer(반사, 원본) / 중앙값 최근접 이웃 간격(값이 작을수록 대칭, 스케일 불변). → float.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`reflect_points で点群を平面で鏡映し、元の点群との対称 Chamfer 距離(chamfer_distance`:

双方向の最近傍距離の平均の平均)を、元の点群の最近傍間隔の中央値で割る。「鏡像が元の点から

点間隔の何倍ずれているか」という無次元量なので、座標を定数倍しても値は変わらない。

• `points: (N,3) 点群。plane_point / plane_normal`: 候補平面(法線は内部で正規化)。

• fail-closed: 点群が空・(N,3) でない(`chamfer_distanceValueError`)、全点が一致して

間隔が定義できない(`ValueError`)。重複点で中央値間隔が 0 になる場合だけ、重心からの RMS

半径 × 1e-12 を床にする。

読み方の注意: 厳密に対称な形でも、鏡像の点が元のサンプル点にぴったり重なるわけではないので

スコアは 0 にならず、点間隔程度が床になる(実測値は `detect_reflection_symmetry` の表を参照)。

閾値で採否を決めるより、複数候補を掃引して最小値と 2 位との差(`margin`)を見る。PCA の

3 軸以外の候補面を試したいときは、この関数を平面パラメータで直接掃引する。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `reflection_symmetry_score。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、ab` も使われない。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

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_reflection_symmetry_score 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op reflection_symmetry_score를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

dl_mesh_symmetrypy -3.11 examples_3d/dl_mesh_symmetry.py

reflection_symmetrypy -3.11 examples_3d/reflection_symmetry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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