orientation op• データ種: signal × table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.camera_orientation_from_skyline(skyline_rows, K, sky_table, yaw_step_deg=1.0, pitch_range=(-15.0, 15.0), roll_range=(-10.0, 10.0), coarse_step_deg=2.5) (実装を直接呼ぶなら import geocam; geocam.camera_orientation_from_skyline(skyline_rows, K, sky_table, yaw_step_deg=1.0, pitch_range=(-15.0, 15.0), roll_range=(-10.0, 10.0), coarse_step_deg=2.5)、台帳から引くなら opsgeocam.get("camera_orientation_from_skyline"))
写真のスカイライン(列ごとの行)と DEM のスカイラインから (yaw, pitch, roll) を決める → table。
写真の境界画素 (u, v) をカメラ光線にし、仮の姿勢で世界へ回すと、各列は (方位, 仰角) の点になる。
その仰角と、DEM のスカイラインをその方位で引いた仰角の差の RMS が姿勢のコスト。yaw を
`yaw_step_deg 刻みで一周、pitch・roll を coarse_step_deg` 刻みで格子探索し、最小の点から
Nelder–Mead で連続値に詰める(scipy)。Baatz ら 2012 のスカイライン照合を、位置既知・
1 台のカメラに絞った形。
曖昧さを返す: yaw ごとの最良コストの曲線(`yaw_profile_deg / yaw_profile_residual_deg`)
と、最良と 2 番目の谷の差 `margin_deg`(2 番目の谷 = 最良から 20° 以上離れた最小)。平地・
対称な尾根・半円しか写らない写真では谷が複数あり、margin が小さい。**margin が
`coarse の残差程度なら向きは決まっていない**と読む(黙って 1 つを返さない: ambiguous`)。
Args:
skyline_rows: (W,) `skyline_extract` の出力(列ごとの行)。
K: (fx, fy, cx, cy)。
sky_table: `dem_skyline` の出力。
yaw_step_deg / coarse_step_deg: 粗い格子の刻み。pitch_range / roll_range: 探索範囲 [度]。
Returns:
table: `yaw_deg / pitch_deg / roll_deg / residual_deg`(仰角残差 RMS)/
`margin_deg / runner_up_yaw_deg / ambiguous(bool)/ yaw_profile_deg` (M,) /
`yaw_profile_residual_deg (M,) / n_columns`。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_public_camera_heading — py -3.11 examples/poc_public_camera_heading.py
table を入力に取れる)orientation)—
*Provenance: geocam.py — GEOCAM operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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