find_marks_and_pose — CALIB `calibrate` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.find_marks_and_pose(image, cam_par, caltab, thresh=0.5, max_reproj_rms=3.0) (実装を直接呼ぶなら import caltab; caltab.find_marks_and_pose(image, cam_par, caltab, thresh=0.5, max_reproj_rms=3.0)、台帳から引くなら opscalib.get("find_marks_and_pose"))

• HALCON 相当: find_marks_and_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

マーク検出 + 校正板の姿勢推定(平面ホモグラフィ → pose)(find_marks_and_pose)。

対応づけは行優先ソートではなく ホモグラフィ誘導: 検出マークと理想格子の 4 隅(row±col の極値)から初期 H を作り、理想点を投影して最近傍マークを 1 対 1 に割り当て、全対応で H を再推定(2 反復)。板の面内回転が ±45° 未満なら傾き(rx, ry)の大きさに関係なく正しく対応する(2026-09-02 以前は少しの傾きで行が交錯し、深度が数百 mm ずれても無警告だった)。

fail-closed: マークが 4 個未満/対応が 4 組未満/再投影 RMS が max_reproj_rms [px] を超えるときは ValueError(None で無効化可)。

戻り値: marks (M,2) 対応づいた検出マーク(ideal_index の順)、pose 4x4、homography (x,y)→(col,row)、reproj_rms [px]、residuals (M,)、n_marks、reproj_margin(max_reproj_rms - reproj_rms [px]。拒否の線までの余裕で、小さいほど「かろうじて通った」。max_reproj_rms=None なら None)。world は caltab["points"] の (y, x) をそのまま (x, y, 0) とする。

詳しい使い方ガイド

• camera_calibration 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)

• poc_caltab_chain_truth — py -3.11 examples/poc_caltab_chain_truth.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`calibrate`)

camera_calibration · hand_eye_calibration · camera_calibration_lm · stereo_calibration_lm

*Provenance: caltab.py — CALIB 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)。*

find_marks_and_pose — CALIB calibrate op

使い方