recover_pose — 3D `two_view` op

• データ種: image2d × image2d → pose

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01) (実装を直接呼ぶなら import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01)、台帳から引くなら ops3d.get("recover_pose"))

使い方

対応点 + K から相対姿勢 (R,t) と 3D 構造を復元(cheirality で一意化)。→ (R, t_unit, points3d)。

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`。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

型が繋がる次の op(`pose` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

同カテゴリ(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.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)。*

recover_pose — 3D two_view op

使い方