two_view op• Data kinds: image2d × image2d → pose
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01) (to call the implementation directly, import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01); from the registry, ops3d.get("recover_pose"))
Recover the relative pose (R,t) and the 3-D structure from correspondences and K (disambiguated by cheirality). → (R, t_unit, points3d).
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t はスケール不定なので単位ベクトル。points3d は cam1 座標系(|t|=1 に対応するスケール)。
fail-closed: 平面(共平面 3D)/純回転シーンは本質行列分解の退化配置で、Sampson 残差 ~0 の
まま並進方向を誤って返す(見かけは完璧)。そうした入力は姿勢を復元できないため ValueError で
明示拒否する(ホモグラフィ分解を使うこと)。planar_tol はスケール不変な平面度しきい値
(_planar_degeneracy_ratio の戻り値がこれ未満なら退化と判定)。
手順:
• 入口検査(8 点以上、点数一致、(N,2) かつ有限)。
• 平面度: 正規化 DLT でホモグラフィ H を当て、対称転送残差の中央値を両画像の点の広がり(重心からの平均距離の和)で割った比を出す。これが `planar_tol(既定 1e-2)未満なら ValueError`。H が特異なら比 0 として同じく拒否。
• `essential_8point → 4 候補 (R, ±t) へ分解 → 各候補で triangulate` し、両カメラで深度 > 0 の点数が最大の候補を採る(同数なら先の候補)。
返り値: `R (3,3)、t (3,) 単位ベクトル、points3d (N,3)。規約は cam1 = K1[I|0]、cam2 = K2[R|t] で X2 = R X1 + t。points3d` は cam1 座標系で |t|=1 のスケール。視線が平行な対応は NaN 行になる。
• `K2 省略時は K1` を両画像に使う。
• 外れ値に無防備(RANSAC は行わない)。前段で誤対応を除く。
• 決定論的。GT 検証は `pose_error、残差は sampson_distance`。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py
pose as input)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
two_view)fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance
*Provenance: twoview.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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