recover_pose — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → pose

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("recover_pose"))

사용법

대응점 + K 로부터 상대 자세 (R,t) 와 3D 구조를 복원(cheirality 로 유일화). → (R, t_unit, points3d).

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

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`。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

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

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)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`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

같은 카테고리(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance

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

recover_pose — 3D two_view op

사용법