get_circle_pose — MV `pose` op

• データ種: keypoints → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.get_circle_pose(contour, radius, cam_par) (実装を直接呼ぶなら import mvstereo; mvstereo.get_circle_pose(contour, radius, cam_par)、台帳から引くなら opsmv.get("get_circle_pose"))

• HALCON 相当: get_circle_pose(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

既知の半径の円の像(楕円の点列)から、円の中心と法線をカメラ座標で求める。

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。

詳しい使い方ガイド

• machine_vision_classics 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)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`pose`)

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*Provenance: mvstereo.py — MV 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)。*

get_circle_pose — MV pose op

使い方