checkerboard op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: 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) (実装を直接呼ぶなら 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)、台帳から引くなら opscalib.get("sim_checkerboard"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)
既知の K・歪み・姿勢でチェッカー板の画像を合成し、角の真の画素とともに返す(table)。
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)。
• 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。
• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py
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
checkerboard)checkerboard_points · find_checkerboard_corners
*Provenance: calib_lm.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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.