pose_estimation op• Data kinds: points × keypoints → measurement
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t) (implementation को सीधे call करना हो तो import pnp3d; pnp3d.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t), registry से लेना हो तो ops3d.get("reprojection_error"))
reprojection error (RMS pixels)। pose कितना fit बैठता है इसका मूल्यांकन। → scalar।
Raises ValueError: points_2d (N,2) न हो / points की संख्या मेल न खाए / non-finite।
गणना: हर 3D point को x = K (R X + t) से project करके u = x0/x2, v = x1/x2 लेता है, और observed 2D points से Euclidean distance d_i [px] का RMS sqrt(mean(d_i²)) लौटाता है।
• points_3d (N,3), points_2d (N,2) (pixel coordinates, project_points जैसा ही convention), K (3,3), R (3,3), t (3,)। R, t world → camera हैं (Xc = R X + t)।
• negative depth x2 वाले points (camera के पीछे) भी वैसे ही भाग देकर project होते हैं, इसलिए ग़लत pose में आगे-पीछे उलटे points "पास" दिख सकते हैं। x2 = 0 भाग से inf/NaN बनता है और इसकी जाँच नहीं होती।
• unit pixel है। correspondences सही हों और K मेल खाए तो यह pixel noise के स्तर (sub-pixel) का होता है।
• आम प्रयोग: dlt_pose / pnp_ransac के परिणाम का evaluation। pnp_ransac का info["rms"] यही मात्रा है (inlier set पर)। GT pose से तुलना pose_error से।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
measurement को input के रूप में लेते हैं)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_estimation)*Provenance: pnp3d.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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