two_view op• 데이터 종류: image2d × image2d → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sampson_distance(F, pts1, pts2)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.sampson_distance(F, pts1, pts2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sampson_distance"))
에피폴라 구속의 Sampson 거리(1 차 기하 오차, 대응별). → (N,).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Raises ValueError: 点が (N,2) でない/非有限/対応数不一致。
計算: 同次座標 x1=(u1,v1,1)、x2=(u2,v2,1) で `(x2ᵀ F x1)² / ((F x1)_0² + (F x1)_1² + (Fᵀ x2)_0² + (Fᵀ x2)_1² + 1e-12)`。
• 単位は画素の 2 乗(距離の 2 乗)。画素で閾値を切るなら `sqrt` を取るか、閾値側を 2 乗する。
• F は `fundamental_8point の規約 x2ᵀ F x1 = 0`(pts1 → x1、pts2 → x2)。順序を入れ替えるなら F を転置する。
• 分母に 1e-12 を足しているので F=0 でも例外にはならず 0 を返す(F の検査は行わない)。
• 返り値は float64 (N,)。決定論的。(N,2) でない・非有限・点数不一致は `ValueError`。
• 典型: `fundamental_8point の当てはまり確認、誤対応(大きい値)の選別、recover_pose` 前の前処理。
• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方
• 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.
• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py
signal 를 입력으로 받는 것)two_view)fundamental_8point · essential_8point · recover_pose · triangulate
*Provenance: twoview.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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