pose_estimation op• データ種: points × keypoints → measurement
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t) (実装を直接呼ぶなら import pnp3d; pnp3d.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t)、台帳から引くなら ops3d.get("reprojection_error"))
再投影誤差(RMS ピクセル)。姿勢の当てはまり評価。→ scalar。
Raises ValueError: points_2d が (N,2) でない / 点数不一致 / 非有限。
計算: 各 3D 点を `x = K (R X + t) で投影して u = x0/x2, v = x1/x2 を取り、観測 2D 点とのユークリッド距離 d_i [px] の RMS sqrt(mean(d_i²))` を返す。
• `points_3d (N,3)、points_2d (N,2)(画素座標、project_points と同じ規約)、K (3,3)、R (3,3)、t (3,)。R, t は world → camera(Xc = R X + t`)。
• 深度 `x2 が負の点(カメラ後方)もそのまま割って投影するので、誤った姿勢では前後反転した点が「近く」に見えることがある。x2 = 0` は除算で inf/NaN になり検査しない。
• 単位は画素。対応が正しく K が合っていれば画素ノイズ程度(サブピクセル)。
• 典型: `dlt_pose / pnp_ransac の結果を評価する。pnp_ransac の info["rms"] は同じ量(inlier 集合上)。GT 姿勢との比較は pose_error`。
• 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。
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
measurement を入力に取れる)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_estimation)*Provenance: pnp3d.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)。*
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