featmatch op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ransac_fundamental(matches, thresh=1.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=15, seed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import featmatch; featmatch.ransac_fundamental(matches, thresh=1.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=15, seed=0), registry से लेना हो तो opsmatchreg.get("ransac_fundamental"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
मिलाए गए जोड़ों से fundamental matrix F (x2ᵀ F x1 = 0) का robust अनुमान लगाता है। → table (kind="fundamental")।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
8 点の最小標本を正規化 8 点法(twoview.fundamental_8point、rank 2 を強制)で当てはめ、Sampson 距離(エピポーラ線までの幾何距離の 1 次近似)で採点する。採点・適応回数・局所最適化は ransac_homography と同じ。
限界: 平面の場面や純回転では F は一意に決まらない(ホモグラフィ 1 つで説明できる退化)。その判定はしない —— 姿勢まで欲しいなら twoview.recover_pose(平面を拒む)へ。7 点法は使わない(最小標本は 8)。
Args:
matches: features_match の表。
thresh: 内れ値の Sampson 距離の上限 [px]。
confidence, max_iters, score, local_optimization, seed: ransac_homography と同じ。
min_inliers: これ未満なら失敗(ValueError)。
Returns:
dict(kind="fundamental")。F (3,3)(フロベニウスノルム 1、符号は F[2,2] >= 0)/
inliers / n_inliers / inlier_ratio / rms_px(内れ値の Sampson 距離の rms)/
iterations / score / thresh。
Raises:
ValueError: 表の種類が違う / 8 組未満 / 非有限 / 引数が値域外 / 内れ値が min_inliers 未満。
• matching_registration family guide
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)features_match · ransac_homography · registration_to_flow2d
featmatch)features_sift · features_orb · features_match · ransac_homography · features_accuracy_table
*Provenance: featmatch.py — MATCHREG operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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