calibration_uncertainty_map — CALIB `calib_truth` op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.calibration_uncertainty_map(calibration, image_shape, step=16, depth=None, remove_rotation=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import calib_lm; calib_lm.calibration_uncertainty_map(calibration, image_shape, step=16, depth=None, remove_rotation=True), registry से लेना हो तो opscalib.get("calibration_uncertainty_map"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

calibration estimate की covariance को image पर map करके हर pixel की predicted uncertainty (px, depth Z पर mm) का map लौटाता है (table)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Propagate the marginal covariance of the intrinsics and distortion (from camera_calibration_lm) to every grid pixel: a point fixed in the camera frame that the estimate places at p would be reprojected with a standard deviation sqrt(trace(J C Jᵀ)) (px, radial), J the 2x9 Jacobian of the projection with respect to (fx, fy, cx, cy, k1, k2, p1, p2, k3). Needs no ground truth — this is the map a real calibration can show too; the simulation checks that it is honest (Monte Carlo gate). With depth Z (mm) the map is also given in mm (std · Z / f, small-angle).

remove_rotation(既定 True)は calibration_error_map と同じ意味: カメラの向きのずれと見分けのつかない成分(主点のずれの大部分)を除く。両方を同じ設定で使うと、モンテカルロの誤差の地図と比べられる。★姿勢の不確かさは周辺化で含まれる(9x9 は全変数の共分散からの周辺)。画像の端ほど大きくなるのは、板が写っていない所を歪みの多項式が外挿するから。★線形の予測なので、外挿が大きい所では当たらない:

6 視点・σ = 0.2 px で k3 まで自由にすると、隅の予測 160 px に対しモンテカルロの実測は 55 px (k1k2p1p2 なら全体の平均で 6.42 / 6.39 px と合う。tests の実測)。

返す dict: rows・cols、std_px(地図)、mean_px・max_px・max_at、std_mm(depth)。

Raises ValueError: 共分散が無い・非有限、引数の範囲外。

उपयोग की विस्तृत guide

• camera_calibration family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_next_pose

इसी category के (`calib_truth`)

calibration_error_map · calibration_next_pose

*Provenance: calib_lm.py — CALIB operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

calibration_uncertainty_map — CALIB calib_truth op