calibration_next_pose — CALIB `calib_truth` op

• データ種: table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.calibration_next_pose(calibration, candidate_poses, image_shape, step=32, sigma_px=None) (実装を直接呼ぶなら import calib_lm; calib_lm.calibration_next_pose(calibration, candidate_poses, image_shape, step=32, sigma_px=None)、台帳から引くなら opscalib.get("calibration_next_pose"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

候補の板の姿勢のうち、足すと校正の不確かさ(画像全体の平均)を最も減らす 1 枚を推薦する(table)。

Recommend the next calibration view. The information already gathered is rebuilt from the calibration's own geometry (board, poses, current estimate — the Jacobian does not depend on the measured points) as JᵀJ/σ²; each candidate pose (board -> camera 4x4) adds its own block (with its 6 pose unknowns). The score is the mean of calibration_uncertainty_map after adding the candidate; lower is better. Candidates whose board leaves the image or goes behind the camera get inf. sigma_px overrides the corner noise (default: the calibration's sigma_px).

★これは予測(線形化した共分散)。モンテカルロで「推薦を足した校正の実際の誤差 < 最下位を足した校正」を門で確かめる(tests)。最適な実験計画の D 最適ではなく、画像の上の予測の不確かさの平均を直接減らす基準。画像の上の予測の再投影誤差で次の姿勢を選ぶ考え方は AprilCal(Richardson, Strom & Olson, IROS 2013)と同じ系統(あちらは最大値、こちらは平均)。★実測(tests の 6 候補): 候補どうしの差が小さいとき予測の順位と実際の順位は入れ替わりうる。確かなのは「最下位を避ける」ほうで、門もそこを見る。

返す dict: scores(候補ごと、px)、best_index、current_mean_px、improvement(現在 − 最良)、visible(候補ごと)、param_std(候補ごとの 9 変数の標準偏差)。

Raises ValueError: 校正の表に姿勢・板・雑音が無い、候補が空・剛体でない、引数の範囲外。

詳しい使い方ガイド

• camera_calibration ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_uncertainty_map

同カテゴリ(`calib_truth`)

calibration_error_map · calibration_uncertainty_map

*Provenance: calib_lm.py — CALIB 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)。*

calibration_next_pose — CALIB calib_truth op

使い方