recover_pose — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → pose

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("recover_pose"))

사용법

대응점 + K 로부터 상대 자세 (R,t) 와 3D 구조를 복원(cheirality 로 유일화). → (R, t_unit, points3d).

t는 스케일이 부정이므로 단위 벡터. points3d는 cam1 좌표계(|t|=1에 대응하는 스케일).

fail-closed: 평면(공면 3D) / 순수 회전 장면은 본질 행렬 분해의 퇴화 배치로, Sampson 잔차 ~0인채로 병진 방향을 잘못 반환한다(겉보기는 완벽). 그런 입력은 자세를 복원할 수 없으므로 ValueError로명시적으로 거부한다(호모그래피 분해를 쓸 것). planar_tol은 스케일 불변인 평면도 임계값(_planar_degeneracy_ratio의 반환값이 이 미만이면 퇴화로 판정).

절차:

• 입구 검사(8점 이상, 점 수 일치, (N,2)이면서 유한).

• 평면도: 정규화 DLT로 호모그래피 H를 맞추고, 대칭 전송 잔차의 중앙값을 두 영상의 점의 퍼짐(무게중심으로부터의 평균 거리의 합)으로 나눈 비를 구한다. 이것이 planar_tol(기본값 1e-2) 미만이면 ValueError. H가 특이하면 비를 0으로 하여 마찬가지로 거부.

• essential_8point → 4후보 (R, ±t)로 분해 → 각 후보로 triangulate하고, 두 카메라에서 깊이 > 0인 점 수가 최대인 후보를 채택한다(같은 수라면 앞의 후보).

반환값: R (3,3), t (3,) 단위 벡터, points3d (N,3). 규약은 cam1 = K1[I|0], cam2 = K2[R|t]로 X2 = R X1 + t. points3d는 cam1 좌표계에서 |t|=1의 스케일. 시선이 평행한 대응은 NaN 행이 된다.

• K2 생략 시에는 K1을 두 영상에 쓴다.

• 이상값에 무방비(RANSAC은 하지 않는다). 전단에서 오대응을 제거한다.

• 결정론적. GT 검증은 pose_error, 잔차는 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(`pose` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · triangulate · sampson_distance

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

recover_pose — 3D two_view op

사용법