dlt_pose — 3D `pose_estimation` op

• Datenarten: points × keypoints → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.dlt_pose(points_3d, points_2d, K) (die Implementierung direkt: import pnp3d; pnp3d.dlt_pose(points_3d, points_2d, K); aus dem Register: ops3d.get("dlt_pose"))

Verwendung

Rekonstruiert die Kamerapose per DLT aus 3-D-2-D-Korrespondenzen (K bekannt). → (R (3,3), t (3,)). Mindestens sechs Punkte nötig.

Der (R, t)-Teil von pnp_pose (normierte DLT + Zweig für planares PnP + LM-Verfeinerung). Wird auch der Reprojektions-RMS

benötigt, pnp_pose verwenden. Koplanare Eingaben (Schachbretter usw.) werden automatisch an planares PnP weitergeleitet (die alte Implementierung wies sie fail-closed ab, aber sie lassen sich korrekt lösen, also werden sie gelöst).

Ablauf (ruft die Modulfunktion pnp3d.pnp_pose mit refine=True auf):

• Pixel werden mit K⁻¹ in normierte Bildkoordinaten überführt, 3D-Punkte Hartley-normiert (Schwerpunkt in den Ursprung, mittlerer Abstand √3), und die DLT (SVD mit 12 Unbekannten) wird gelöst.

• Liegt die Koplanarität (Quadratwurzel des Verhältnisses kleinster/größter Eigenwert der Kovarianz) unter 0.05, wird auch planares PnP (Homographie-Zerlegung) als Kandidat aufgenommen; bei streng planaren Daten (3. Ausdehnung ist 0) wird die DLT ausgelassen.

• Jeder Kandidat wird per Levenberg-Marquardt auf dem Reprojektionsfehler verfeinert (höchstens 30 Iterationen), und genommen wird der Kandidat mit dem größten Anteil an Punkten vorne (Tiefe > 0), bei Gleichstand der mit dem kleinsten Reprojektions-RMS.

Rückgabewert: R (3,3) Rotation (det=+1), t (3,) (gleiche Einheit wie die Weltkoordinaten). Konvention Xc = R X + t, x ≅ K Xc.

Raises ValueError: points_2d ist nicht (N,2) (ein übergebenes Bild wird namentlich abgewiesen) / points_3d ist nicht (N,3) / nicht endlich / weniger als 6 Punkte / Punktzahlen ungleich / alle Punkte auf einer Geraden oder in einem Punkt.

Achtung: schutzlos gegenüber Ausreißern (alle Punkte werden gleich verwendet). Bei Fehlzuordnungen pnp_ransac. Deterministisch (kein Zufall). Bewertung mit reprojection_error, Vergleich mit GT über pose_error.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py

• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pose` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`pose_estimation`)

pnp_ransac · reprojection_error

*Provenance: pnp3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

dlt_pose — 3D pose_estimation op