recover_pose — 3D `two_view` op

• Datenarten: image2d × image2d → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01) (die Implementierung direkt: import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01); aus dem Register: ops3d.get("recover_pose"))

Verwendung

Rekonstruiert die relative Pose (R,t) und die 3-D-Struktur aus Korrespondenzen und K (per Cheiralität eindeutig gemacht). → (R, t_unit, points3d).

t ist nur bis auf die Skala bestimmt, daher ein Einheitsvektor. points3d liegt im cam1-Koordinatensystem (in der Skala, die |t|=1 entspricht).

fail-closed: Ebene (koplanare 3D) / rein rotierende Szenen sind degenerierte Konfigurationen der Zerlegung der Essential-Matrix: Das Sampson-Residuum bleibt ~0, während eine falsche Translationsrichtung zurückgegeben wird (es sieht perfekt aus). Da aus solchen Eingaben keine Pose rekonstruiert werden kann, werden sie mit ValueError explizit abgewiesen (Homographie-Zerlegung verwenden). planar_tol ist ein skaleninvarianter Schwellwert für die Ebenheit (degeneriert, wenn der Rückgabewert von _planar_degeneracy_ratio darunter liegt).

Ablauf:

• Eingangsprüfung (mindestens 8 Punkte, gleiche Punktzahl, (N,2) und endlich).

• Ebenheit: per normierter DLT eine Homographie H anpassen und das Verhältnis des Medians des symmetrischen Transferresiduums zur Streuung der Punkte beider Bilder (Summe der mittleren Abstände vom Schwerpunkt) bilden. Liegt es unter planar_tol (Standard 1e-2), ValueError. Ist H singulär, gilt das Verhältnis als 0 und wird ebenfalls abgewiesen.

• essential_8point → Zerlegung in 4 Kandidaten (R, ±t) → für jeden Kandidaten triangulate und den Kandidaten mit den meisten Punkten mit Tiefe > 0 in beiden Kameras nehmen (bei Gleichstand den früheren Kandidaten).

Rückgabewert: R (3,3), t (3,) Einheitsvektor, points3d (N,3). Konvention: cam1 = K1[I|0], cam2 = K2[R|t] mit X2 = R X1 + t. points3d liegt im cam1-Koordinatensystem in der Skala |t|=1. Korrespondenzen mit parallelen Sehstrahlen werden zu NaN-Zeilen.

• Wird K2 weggelassen, wird K1 für beide Bilder verwendet.

• Gegen Ausreißer schutzlos (kein RANSAC). Fehlzuordnungen vorgelagert entfernen.

• Deterministisch. GT-Prüfung mit pose_error, Residuen mit sampson_distance.

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• depth_sensors — Tiefensensoren — Messprinzipien, Werte realer Geräte, wie Messlücken entstehen

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pose` als Eingabe)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

Gleiche Kategorie (`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance

*Provenance: twoview.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

recover_pose — 3D two_view op