fundamental_8point — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fundamental_8point(pts1, pts2)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.fundamental_8point(pts1, pts2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fundamental_8point"))

사용법

정규화 8 점법으로 기본 행렬 F 를 추정(rank-2 강제). → F (3,3). 8 점 이상 필요.

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

Raises ValueError: 点が (N,2) でない/非有限/8 点未満/対応数不一致。

手順: 両画像の点を Hartley 正規化(重心を原点、平均距離 √2)→ 9 列の係数行列の最小特異ベクトルを F とする → 特異値の 3 番目を 0 にして rank-2 に強制 → `T2ᵀ F T1 で逆正規化 → F[2,2]` で割って正規化(それがほぼ 0 なら Frobenius ノルムで割る)。

• 対応点は画素座標 (x, y) の (N,2)。規約は `x2ᵀ F x1 = 0`(x1 が pts1、x2 が pts2)。

• F はスケール不定(定数倍しても同じ幾何)で符号も一意ではない。

• 全点を等しく使う最小二乗で、外れ値には無防備。誤対応が混じる対応は本 op の前に除くか、`sampson_distance` で残差を見て選別してから再フィットする。

• 平面シーンや純回転では対応点が 1 つのホモグラフィで説明でき F は一意に決まらない(それでも何かは返る)。この退化は `recover_pose` が入口で検出して拒否する。

• 決定論的。後段は `essential_8point / recover_pose / sampson_distance`。

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)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`two_view`)

essential_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).*

fundamental_8point — 3D two_view op

사용법