essential_8point — 3D `two_view` op

• 数据种类:image2d × image2d → matrix

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None)(要直接调用实现,import twoview; twoview.essential_8point(pts1, pts2, K1, K2=None);从台账取用则 ops3d.get("essential_8point"))

用法

由对应点 + K 直接求本质矩阵 E。→ E (3,3)。

步骤：用 fundamental_8point(pts1, pts2) 估计 F，构造 E = K2ᵀ F K1 后用 SVD 把奇异值替换为 (1, 1, 0)(本质矩阵的性质。结果的 Frobenius 范数固定为 √2)。

• K1 (3,3) 是图像 1 的内参矩阵，省略 K2 时两幅图像都用 K1(以同一相机为前提)。

• 对应点是像素坐标 (N,2)。验证与异常与 fundamental_8point 相同(少于 8 个点、点数不一致、非有限、不是 (N,2) 的输入为 ValueError)。

• E 的符号不定，(R, t) 分为 4 个候选。把分解和基于 cheirality 的唯一化一并完成的是 recover_pose。

• 对离群值毫无防备。平面、纯旋转的退化本 op 也不检测(由 recover_pose 检测)。确定性。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• depth_sensors — 深度传感器知识 —— 测距原理、实机数值、缺测的表现

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `matrix` 作为输入)

fuse_to_voxel

同类别(`two_view`)

fundamental_8point · recover_pose · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

essential_8point — 3D two_view op

用法