two_view op• 데이터 종류: image2d × image2d → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.triangulate(pts1, pts2, P1, P2)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.triangulate(pts1, pts2, P1, P2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("triangulate"))
DLT 삼각측량: 두 시점의 대응점 + 투영 행렬 → 3D 점. → (N,3).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
**無限遠点は `NaN で返す**(±inf` にはしない)。同次座標の第 4 成分が 0 =
2 本の視線が平行で、その対応は有限の 3-D 点を決めない。以前はそのまま割って
`±inf を出していたが、それだと下流の cheirality 判定 depth > 0` が
**`inf を「カメラ前方」として数える**(inf > 0 は True`)。
:func:recover_pose は 4 つの (R, t) 候補のうち前方点が最多のものを選ぶので、
無限遠点が票を持つと候補選択が静かに歪む。`NaN なら比較が False` になり、
数えられずに済む(2026-09-02、chain_fuzz が到達して発覚)。
ほぼ平行だが厳密には平行でない対応は、大きな有限値として返る。これは
NaN では拾えないので、呼び手側で距離の妥当性を見る必要がある。
Raises ValueError: 点が (N,2) でない/非有限/対応数不一致。
補足:
• `P1, P2 は (3,4) の射影行列(K[R|t])。対応点はその P と同じ画素座標系の (N,2)。cam1 を基準にするなら P1 = K1[I|0]`。
• 各点ごとに 4×4 の係数行列を SVD する Python ループ(点数に比例)。返り値は float64 (N,3)。
• 深度の正負(cheirality)は検査しない。前後判定が要るなら結果の z と `R X + t の z を見る(recover_pose` が内部で行う)。
• 解の単位は P の並進 t と同じ。`recover_pose` 由来の P なら |t|=1 のスケール。
• 決定論的。(N,2) でない・非有限・点数不一致は `ValueError`。
• 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.
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
two_view)fundamental_8point · essential_8point · recover_pose · sampson_distance
*Provenance: twoview.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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