checkerboard op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opscalib.get("sim_checkerboard"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
알려진 K·왜곡·자세로 체커보드 영상을 합성하여 각 코너의 참 픽셀과 함께 반환한다(table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py
table 를 입력으로 받는 것)image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_uncertainty_map · calibration_next_pose
checkerboard)checkerboard_points · find_checkerboard_corners
*Provenance: calib_lm.py — CALIB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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