essential_8point — 3D `two_view` op

• データ種: image2d × image2d → matrix

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None) (実装を直接呼ぶなら import twoview; twoview.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None)、台帳から引くなら ops3d.get("essential_8point"))

使い方

対応点 + K から本質行列 E を直接。→ E (3,3)。

手順: `fundamental_8point(pts1, pts2) で F を推定し、E = K2ᵀ F K1` を作ってから SVD で特異値を (1, 1, 0) に置き換える(本質行列の性質。結果の Frobenius ノルムは √2 に固定される)。

• `K1 (3,3) は画像 1 の内部行列、K2 を省略すると K1` を両画像に使う(同一カメラの前提)。

• 対応点は画素座標 (N,2)。検証と例外は `fundamental_8point と同じ(8 点未満・点数不一致・非有限・(N,2) でない入力は ValueError`)。

• E の符号は不定で、(R, t) は 4 候補に分かれる。分解と cheirality による一意化までまとめて行うのが `recover_pose`。

• 外れ値に無防備。平面・純回転の退化も本 op では検出しない(`recover_pose` が検出する)。決定論的。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

型が繋がる次の op(`matrix` を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(`two_view`)

fundamental_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.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)。*

essential_8point — 3D two_view op

使い方