essential_8point — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("essential_8point"))

사용법

대응점 + K 로부터 본질 행렬 E 를 바로. → E (3,3).

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

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。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`two_view`)

fundamental_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

essential_8point — 3D two_view op

사용법