bundle_adjust op• データ種: pose × points → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.bundle_adjust(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K, fix_first=True, max_iter=200) (実装を直接呼ぶなら import bundle3d; bundle3d.bundle_adjust(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K, fix_first=True, max_iter=200)、台帳から引くなら ops3d.get("bundle_adjust"))
再投影誤差最小でカメラ姿勢と 3D 点を同時最適化。→ dict{cameras, points, rmse, cost}。
cameras (nc,6)=[rvec(3)|t(3)] の初期値、points (m,3) の初期値、観測 obs_cam/obs_pt/obs_uv。
fix_first=True で先頭カメラを [I|0] 相当(初期値のまま)に固定し gauge を除く。
scale gauge: 再投影誤差は「カメラ 0 の中心を基準にシーン全体を相似拡大」しても
厳密に変わらないので、それだけでは解の scale が定まらず LM が任意の倍率へ滑る
(実測 ×0.7〜×213、rmse≈0 のまま)。本関数は **構造のカメラ 0 中心からの RMS 距離
(`scale_anchor)を初期値に保つ残差** w·(rms/rms0 − 1)` を 1 本足して固定する。
再投影コストは scale 方向に勾配ゼロなので、この残差は最適解で厳密に 0 になり、
返る scale は初期構造のそれと一致する(基線長 `‖t₁‖` で固定するより、点数で
平均される分だけ初期摂動の影響が小さい)。初期構造が退化(全点がカメラ 0 中心に
一致)していれば拘束は掛けない。返り dict の `scale_anchor` に採用した RMS 距離を載せる。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
table を入力に取れる)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
bundle_adjust)mean_reprojection_error · project
*Provenance: bundle3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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