pose_estimation op• 데이터 종류: points × keypoints → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import pnp3d; pnp3d.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("pnp_ransac"))
이상치에 강건한 PnP(RANSAC + 최종 DLT 재적합). → (R, t, inlier_mask, info).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
6 点の最小サンプルで DLT(精密化なし)→ 再投影誤差 < thresh の inlier 最大化 →
inlier 全体で :func:pnp_pose(精密化あり)リフィット。
Raises ValueError: points_2d が (N,2) でない / points_3d が (N,3) でない /
点数不一致 / 6 点未満 / 非有限。
引数:
• `thresh`: 再投影誤差のしきい値 [px] (ユークリッド距離、既定 2.0)。これ未満を inlier とする。
• `iters`: 反復数(既定 300)。早期終了はせず必ずこの回数回す。各反復は 6 点を非復元抽出し初期姿勢だけを解く(縮退した標本は捨てて次へ)。
• `seed: numpy.random.default_rng(seed)` に渡す。同じ入力と seed なら結果は再現する。
返り値: `R (3,3)、t (3,)(規約 Xc = R X + t)、inlier_mask bool (N,)、info` dict。
`info のキーは n_inliers / inlier_ratio / iters / rms`(最終姿勢の再投影 RMS [px]、inlier 集合上)。
• 最良標本の inlier が 6 未満のときは全点で解き直す fallback に入り、`info["fallback"] = True が付く。このとき inlier_mask は fallback 姿勢で数え直した実測値なので、inlier_ratio が小さいまま返ることがある(合意を捏造しない)。fallback も失敗すれば ValueError`。
• inlier 数の比較は「より多い」だけを更新するので、同数なら先に見つかった標本が残る。
• 最終姿勢は inlier 全体でのリフィット(LM 精密化あり)。
• Raises `ValueError: 形状不正 / 6 点未満 / 点数不一致 / 非有限(dlt_pose` と同じ入口検査)。
• 評価は `reprojection_error、GT 比較は pose_error`。
• 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.
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
pose_estimation)*Provenance: pnp3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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