fundamental_8point — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fundamental_8point(pts1, pts2)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.fundamental_8point(pts1, pts2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fundamental_8point"))

사용법

정규화 8 점법으로 기본 행렬 F 를 추정(rank-2 강제). → F (3,3). 8 점 이상 필요.

Raises ValueError: 점이 (N,2)가 아님 / 비유한 / 8점 미만 / 대응 수 불일치.

절차: 두 영상의 점을 Hartley 정규화(무게중심을 원점, 평균 거리 √2) → 9열 계수 행렬의 최소 특이 벡터를 F로 한다 → 특이값의 3번째를 0으로 하여 rank-2로 강제 → T2ᵀ F T1로 역정규화 → F[2,2]로 나눠 정규화(그것이 거의 0이면 Frobenius 노름으로 나눈다).

• 대응점은 화소 좌표 (x, y)의 (N,2). 규약은 x2ᵀ F x1 = 0(x1이 pts1, x2가 pts2).

• F는 스케일이 부정(상수배해도 같은 기하)이고 부호도 유일하지 않다.

• 모든 점을 동등하게 쓰는 최소제곱으로, 이상값에는 무방비. 오대응이 섞인 대응은 본 op 전에 제거하거나, sampson_distance로 잔차를 보고 선별한 뒤 다시 피팅한다.

• 평면 장면이나 순수 회전에서는 대응점을 1개의 호모그래피로 설명할 수 있어 F가 유일하게 정해지지 않는다(그래도 무언가는 반환된다). 이 퇴화는 recover_pose가 입구에서 검출해 거부한다.

• 결정론적. 후단은 essential_8point / recover_pose / sampson_distance.

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)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`two_view`)

essential_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).*

fundamental_8point — 3D two_view op

사용법