sim_checkerboard — CALIB `checkerboard` op

• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sim_checkerboard(pattern_size, square_size, K, dist, pose, image_shape, supersample=3, margin=1.0, blur_sigma=0.0, noise_sigma=0.0, seed=0, black=0.1, white=0.9, background=0.5) (die Implementierung direkt: import calib_lm; calib_lm.sim_checkerboard(pattern_size, square_size, K, dist, pose, image_shape, supersample=3, margin=1.0, blur_sigma=0.0, noise_sigma=0.0, seed=0, black=0.1, white=0.9, background=0.5); aus dem Register: opscalib.get("sim_checkerboard"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Synthetisiert ein Schachbrettbild mit bekanntem K, Verzeichnung und Pose und gibt es mit dem wahren Pixel jeder Ecke zurück (table).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Render a checkerboard seen through a camera with known intrinsics K (3x3 or {fx, fy, cx, cy}), distortion dist ([k1, k2, p1, p2(, k3)], OpenCV order) and board pose pose (board -> camera 4x4), with the true pixel of every inner corner.

描画は投影の式とは逆向きの経路: 画素(supersample x supersample の標本)ごとに歪みを固定点反復で外し、視線を板の平面に当てて板の座標を求め、その色(黒・白・板の外の余白 margin マス分は白、その外は background)を塗って平均する。真の角は板の点を前向きに投影した値。だから検出の誤差は「描画の標本化 + 検出器」の誤差で、式の写しにはならない。blur_sigma(画素)でガウスぼけ、noise_sigma で正規雑音。

返す dict: image (H, W) [0, 1]、corners (N, 2) (row, col)、object_points (N, 2) (x, y)、visible(全部の角が画像の内側 2 画素以上にある)、pattern_size、square_size、K、dist、pose。

Raises ValueError: 引数の形・範囲(K が正でない、姿勢が剛体でない、板が背後にある、supersample が 1〜8 の外、色が [0, 1] の外)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie camera_calibration

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_uncertainty_map · calibration_next_pose

Gleiche Kategorie (`checkerboard`)

checkerboard_points · find_checkerboard_corners

*Provenance: calib_lm.py — CALIB Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sim_checkerboard — CALIB checkerboard op