reprojection_error — 3D pose_estimation op

• 資料種類:points × keypoints → measurement

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t)(要直接呼叫實作,import pnp3d; pnp3d.reprojection_error(points_3d, points_2d, K, R, t);從台帳取用則 ops3d.get("reprojection_error"))

用法

重投影誤差(RMS 像素)。評估姿態的擬合程度。→ scalar。

Raises ValueError:points_2d 不是 (N,2) / 點數不一致 / 非有限。

計算:用 x = K (R X + t) 投影各 3D 點,取 u = x0/x2, v = x1/x2,回傳與觀測 2D 點的歐幾里得距離 d_i [px] 的 RMS sqrt(mean(d_i²))。

• points_3d (N,3)、points_2d (N,2)(像素座標,與 project_points 相同約定)、K (3,3)、R (3,3)、t (3,)。R, t 為 world → camera(Xc = R X + t)。

• 深度 x2 為負的點(相機後方)也照樣相除投影,因此在錯誤位姿下前後翻轉的點可能看起來「很近」。x2 = 0 因除法變為 inf/NaN,不做檢查。

• 單位為像素。對應正確且 K 吻合時為像素雜訊量級(次像素)。

• 典型:評估 dlt_pose / pnp_ransac 的結果。pnp_ransac 的 info["rms"] 是同一個量(在 inlier 集合上)。與 GT 位姿比較用 pose_error。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py

• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 measurement 作為輸入)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同類別(pose_estimation)

dlt_pose · pnp_ransac

*Provenance: pnp3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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