essential_8point — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("essential_8point"))

사용법

대응점 + K 로부터 본질 행렬 E 를 바로. → E (3,3).

절차: fundamental_8point(pts1, pts2)로 F를 추정하고, E = K2ᵀ F K1을 만든 뒤 SVD로 특이값을 (1, 1, 0)으로 바꾼다(본질 행렬의 성질. 결과의 Frobenius 노름은 √2로 고정된다).

• K1 (3,3)은 영상 1의 내부 행렬, K2를 생략하면 K1을 두 영상에 쓴다(동일 카메라 전제).

• 대응점은 화소 좌표 (N,2). 검증과 예외는 fundamental_8point와 같다(8점 미만·점 수 불일치·비유한·(N,2)가 아닌 입력은 ValueError).

• E의 부호는 부정이며, (R, t)는 4후보로 나뉜다. 분해와 cheirality에 의한 유일화까지 한꺼번에 하는 것이 recover_pose.

• 이상값에 무방비. 평면·순수 회전의 퇴화도 본 op에서는 검출하지 않는다(recover_pose가 검출한다). 결정론적.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`two_view`)

fundamental_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

essential_8point — 3D two_view op

사용법