mean_reprojection_error — 3D bundle_adjust op

• データ種: pose × points → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K) (実装を直接呼ぶなら import bundle3d; bundle3d.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K)、台帳から引くなら ops3d.get("mean_reprojection_error"))

使い方

再投影 RMS 誤差(ピクセル)。

全観測 k について `project(points[obs_pt[k]], cameras[obs_cam[k]]) と obs_uv[k]` の差

(du, dv) を取り、`sqrt(mean_k(du² + dv²))` = 観測ごとの再投影距離の 2 乗平均平方根を float で

返す(実装は `r.reshape(-1,2)**2 * 2 の平均の平方根で、同じ量)。単位は obs_uv` と K に

従うピクセル。

• `cameras: (nc,6) の [rvec(3) | t(3)](X_cam = R X + t`)。

• `points`: (m,3) の 3D 点。

• `obs_cam / obs_pt: 各観測のカメラ添字・点添字(int)。obs_uv`: (K,2) の観測画素。

• `K`: 全カメラ共通の (3,3) 内部行列。

`bundle_adjust の返り値 rmse` と同じ計算で、最適化前後の比較に使う。観測が 0 件だと空の

平均で NaN になる(長さの検証は `bundle_adjust` 側にあり、この関数単体では行わない)。

カメラ後方の点も `project` がそのまま射影するので、可視性は呼び出し側で保証する。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py

型が繋がる次の op(measurement を入力に取れる)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同カテゴリ(bundle_adjust)

bundle_adjust · project

*Provenance: bundle3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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