essential_8point — 3D `two_view` op

• 数据种类:image2d × image2d → matrix

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None)(要直接调用实现,import twoview; twoview.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None);从台账取用则 ops3d.get("essential_8point"))

用法

由对应点 + K 直接求本质矩阵 E。→ E (3,3)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(`two_view`)

fundamental_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

essential_8point — 3D two_view op

用法