pose_estimation op• 資料種類:points × keypoints → pose
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0)(要直接呼叫實作,import pnp3d; pnp3d.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0);從台帳取用則 ops3d.get("pnp_ransac"))
對外點穩健的 PnP(RANSAC + 最終 DLT 重擬合)。→ (R, t, inlier_mask, info)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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`。
• 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。
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose 作為輸入)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 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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