recover_pose — 3D `two_view` op

• 数据种类:image2d × image2d → pose

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01)(要直接调用实现,import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01);从台账取用则 ops3d.get("recover_pose"))

用法

由对应点 + K 恢复相对位姿 (R,t) 与 3D 结构(用 cheirality 消歧)。→ (R, t_unit, points3d)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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`。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `pose` 作为输入)

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

同类别(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

recover_pose — 3D two_view op

用法