pose_estimation op• 데이터 종류: points × keypoints → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dlt_pose(points_3d, points_2d, K)(구현을 직접 호출하려면 import pnp3d; pnp3d.dlt_pose(points_3d, points_2d, K), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("dlt_pose"))
DLT 로 3D-2D 대응에서 카메라 자세를 복원(K 기지). → (R (3,3), t (3,)). 6 점 이상 필요.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
: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`。
• 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.
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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