calib_truth op• 数据种类:table → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.calibration_next_pose(calibration, candidate_poses, image_shape, step=32, sigma_px=None)(要直接调用实现,import calib_lm; calib_lm.calibration_next_pose(calibration, candidate_poses, image_shape, step=32, sigma_px=None);从台账取用则 opscalib.get("calibration_next_pose"))
• GPU:无(仅 CPU 参考实现)
在候选的板位姿中推荐加入后最能降低标定不确定度(全图平均)的一张(table)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
Recommend the next calibration view. The information already gathered is rebuilt from the calibration's own geometry (board, poses, current estimate — the Jacobian does not depend on the measured points) as JᵀJ/σ²; each candidate pose (board -> camera 4x4) adds its own block (with its 6 pose unknowns). The score is the mean of calibration_uncertainty_map after adding the candidate; lower is better. Candidates whose board leaves the image or goes behind the camera get inf. sigma_px overrides the corner noise (default: the calibration's sigma_px).
★これは予測(線形化した共分散)。モンテカルロで「推薦を足した校正の実際の誤差 < 最下位を足した校正」を門で確かめる(tests)。最適な実験計画の D 最適ではなく、画像の上の予測の不確かさの平均を直接減らす基準。画像の上の予測の再投影誤差で次の姿勢を選ぶ考え方は AprilCal(Richardson, Strom & Olson, IROS 2013)と同じ系統(あちらは最大値、こちらは平均)。★実測(tests の 6 候補): 候補どうしの差が小さいとき予測の順位と実際の順位は入れ替わりうる。確かなのは「最下位を避ける」ほうで、門もそこを見る。
返す dict: scores(候補ごと、px)、best_index、current_mean_px、improvement(現在 − 最良)、visible(候補ごと)、param_std(候補ごとの 9 変数の標準偏差)。
Raises ValueError: 校正の表に姿勢・板・雑音が無い、候補が空・剛体でない、引数の範囲外。
• 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。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_calibration_truth_map — py -3.11 examples/poc_calibration_truth_map.py
table 作为输入)image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_uncertainty_map
calib_truth)calibration_error_map · calibration_uncertainty_map
*Provenance: calib_lm.py — CALIB 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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