pose_estimation op• データ種: points × keypoints → pose
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.dlt_pose(points_3d, points_2d, K) (実装を直接呼ぶなら import pnp3d; pnp3d.dlt_pose(points_3d, points_2d, K)、台帳から引くなら ops3d.get("dlt_pose"))
DLT で 3D-2D 対応からカメラ姿勢を復元(K 既知)。→ (R (3,3), t (3,))。6 点以上必要。
:func:pnp_pose の (R, t) 部分(正規化 DLT + 平面 PnP 分岐 + LM 精密化)。再投影
RMS も要るなら :func:pnp_pose を使う。共平面入力(チェッカーボード等)は平面 PnP へ
自動で振り分ける(旧実装は fail-closed で拒否していたが、正しく解けるので解く)。
手順(モジュール関数 `pnp3d.pnp_pose を refine=True` で呼ぶ):
• 画素を `K⁻¹` で正規化画像座標へ、3D 点は Hartley 正規化(重心を原点、平均距離 √3)して DLT(12 未知数の SVD)を解く。
• 共平面度(共分散の最小/最大固有値比の平方根)が 0.05 未満なら平面 PnP(ホモグラフィ分解)も候補に加え、厳密に平面(3 番目の広がりが 0)なら DLT を省く。
• 各候補を再投影誤差の Levenberg-Marquardt(最大 30 反復)で精密化し、前方点(深度 > 0)の割合が最大、同点なら再投影 RMS が最小の候補を採る。
返り値: `R (3,3) 回転(det=+1)、t (3,)(世界座標と同じ単位)。規約 Xc = R X + t、x ≅ K Xc`。
Raises `ValueError: points_2d が (N,2) でない(画像を渡した場合は名指しで拒否)/ points_3d` が (N,3) でない / 非有限 / 6 点未満 / 点数不一致 / 全点が一直線か一点。
注意: 外れ値には無防備(全点を等しく使う)。誤対応があるなら `pnp_ransac。決定論的(乱数なし)。評価は reprojection_error、GT との比較は pose_error`。
• 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。
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose を入力に取れる)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
pose_estimation)pnp_ransac · reprojection_error
*Provenance: pnp3d.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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