pose_graph op• 데이터 종류: pose → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges)(구현을 직접 호출하려면 import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mean_edge_error"))
엣지 잔차의 RMS(자세 그래프의 정합도). → scalar.
각 에지 (i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]) 에 대해, 예측 상대 자세 T_i⁻¹ ∘ T_j 와측정 (rvec_meas, t_meas) 의 어긋남 measured⁻¹ ∘ predicted 를 회전 벡터 3 성분 + 병진 3 성분의 6 차원 잔차로 하고(각각 sqrt(w_rot), sqrt(w_trans) 를 곱한다. 가중치 생략 시는 1), 모든 에지·모든 성분을 합친 2 제곱 평균의 제곱근을 반환한다. optimize_pose_graph 의 반환값 rmse 와같은 양으로, 최적화 전후의 비교에 쓴다.
• poses: (N,6) 으로 리셰이프할 수 있는 [rvec | t](world←body).
• edges: 위 튜플의 리스트. 비어 있으면 0.0 을 반환한다.
주의: 회전 성분(rad)과 병진 성분(좌표의 단위)을 같은 배열에서 평균하므로, 값의 차원은 혼재한다. 병진의 스케일이 큰 장면에서는 병진 항이 지배적이 되므로, 단위를 맞추고 싶을 때는 w_rot / w_trans 로 가중한다. 에지 첨자의 범위 검증은 이 함수에서는 하지 않는다(음의 첨자는 numpy 의되감기로 다른 노드를 조용히 참조한다. optimize_pose_graph 는 검증한다).
• 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.
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_graph)optimize_pose_graph · relative_pose
*Provenance: pose_graph.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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