recover_pose — 3D `two_view` op

• 数据种类:image2d × image2d → pose

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01)(要直接调用实现,import twoview; twoview.recover_pose(pts1, pts2, K1, K2=None, planar_tol=0.01);从台账取用则 ops3d.get("recover_pose"))

用法

由对应点 + K 恢复相对位姿 (R,t) 与 3D 结构(用 cheirality 消歧)。→ (R, t_unit, points3d)。

t 的尺度不定，因此为单位向量。points3d 在 cam1 坐标系中(对应 |t|=1 的尺度)。

fail-closed：平面(共面 3D)/纯旋转场景是本质矩阵分解的退化配置，Sampson 残差保持 ~0 却返回错误的平移方向(表面上完美)。这类输入无法恢复位姿，因此以 ValueError 明确拒绝(请使用单应性分解)。planar_tol 是尺度不变的平面度阈值(_planar_degeneracy_ratio 的返回值小于它即判定为退化)。

步骤：

• 入口检查(8 个点以上、点数一致、(N,2) 且有限)。

• 平面度：用归一化 DLT 拟合单应性 H，求对称转移残差的中位数除以两幅图像中点的散布(到质心的平均距离之和)的比值。若小于 planar_tol(默认 1e-2)则 ValueError。H 奇异时比值视为 0，同样拒绝。

• essential_8point → 分解为 4 个候选 (R, ±t) → 对每个候选做 triangulate，取两台相机中深度 > 0 的点数最多的候选(数量相同时取前面的候选)。

返回值：R (3,3)、t (3,) 单位向量、points3d (N,3)。约定为 cam1 = K1[I|0]、cam2 = K2[R|t]，X2 = R X1 + t。points3d 在 cam1 坐标系中，尺度为 |t|=1。视线平行的对应为 NaN 行。

• 省略 K2 时两幅图像都用 K1。

• 对离群值毫无防备(不做 RANSAC)。请在前级去除误对应。

• 确定性。GT 验证用 pose_error，残差用 sampson_distance。

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)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `pose` 作为输入)

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

同类别(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · 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)。*

recover_pose — 3D two_view op

用法