mean_edge_error — 3D pose_graph op

데이터 종류: posemeasurement

호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges)(구현을 직접 호출하려면 import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mean_edge_error"))

사용법

엣지 잔차의 RMS(자세 그래프의 정합도). → scalar.

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

各エッジ `(i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]) について、予測相対姿勢 T_i⁻¹ ∘ T_j` と

計測 `(rvec_meas, t_meas) の食い違い measured⁻¹ ∘ predicted` を回転ベクトル 3 成分 + 並進

3 成分の 6 次元残差にし(それぞれ `sqrt(w_rot)sqrt(w_trans)` を掛ける。重み省略時は 1)、

全エッジ・全成分をまとめた 2 乗平均平方根を返す。`optimize_pose_graph の返り値 rmse` と

同じ量で、最適化前後の比較に使う。

• `poses: (N,6) にリシェイプできる [rvec | t]`(world←body)。

• `edges`: 上記タプルのリスト。空なら 0.0 を返す。

注意: 回転成分(rad)と並進成分(座標の単位)を同じ配列で平均するため、値の次元は混在する。

並進のスケールが大きいシーンでは並進項が支配的になるので、単位を揃えたいときは `w_rot` /

`w_trans` で重み付けする。エッジ添字の範囲検証はこの関数では行わない(負の添字は numpy の

折り返しで別ノードを黙って参照する。`optimize_pose_graph` は検証する)。

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_reconpy -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(pose_graph)

optimize_pose_graph · relative_pose


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

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