mean_reprojection_error — 3D bundle_adjust op

• 데이터 종류: pose × points → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K)(구현을 직접 호출하려면 import bundle3d; bundle3d.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mean_reprojection_error"))

사용법

재투영 RMS 오차(픽셀).

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

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。

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)

• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(bundle_adjust)

bundle_adjust · project

*Provenance: bundle3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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