two_view op• 資料種類:image2d × image2d → matrix
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fundamental_8point(pts1, pts2)(要直接呼叫實作,import twoview; twoview.fundamental_8point(pts1, pts2);從台帳取用則 ops3d.get("fundamental_8point"))
用正規化八點法估計基礎矩陣 F(強制 rank-2)。→ F (3,3)。至少需要 8 點。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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`。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py
matrix 作為輸入)two_view)essential_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance
*Provenance: twoview.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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