pose op• Datenarten: keypoints → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.get_circle_pose(contour, radius, cam_par) (die Implementierung direkt: import mvstereo; mvstereo.get_circle_pose(contour, radius, cam_par); aus dem Register: opsmv.get("get_circle_pose"))
• HALCON-Äquivalent: get_circle_pose (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Bestimmt Mittelpunkt und Normale eines Kreises bekannten Radius aus seiner Bildellipse in Kamerakoordinaten.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
点列に円錐曲線を当てはめ、視線の錐の固有分解から 3-D の円を閉形式で求める。解は鏡像の 2 つで、1 枚の像からは区別できないので両方を、再投影の誤差つきで返す。正面視では 2 解が重なる。歪みは扱わない(歪みのある点列は先に戻す)。空の入力(contour が 0 要素)は ValueError。
Args:
contour: (N, 2) の (row, col)(N >= 5)。
radius: 円の半径(> 0)。返す中心の単位がこの単位になる。
cam_par: fx / fy / cx / cy の dict。
Returns:
center (2, 3)、normal (2, 3)(カメラへ向く単位ベクトル)、rms_px (2,) の dict。
出典: Y. C. Shiu and S. Ahmad, IEEE Trans. Robot. Autom. 5(1), 16-29 (1989); Q. Chen, H. Wu, T. Wada, Proc. ECCV 2004, LNCS 3021, 302-315。
• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics
• 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.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table als Eingabe)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm
pose)—
*Provenance: mvstereo.py — MV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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