pose_estimation op• 数据种类:points × keypoints → pose
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.dlt_pose(points_3d, points_2d, K)(要直接调用实现,import pnp3d; pnp3d.dlt_pose(points_3d, points_2d, K);从台账取用则 ops3d.get("dlt_pose"))
用 DLT 由 3D-2D 对应恢复相机位姿(K 已知)。→ (R (3,3), t (3,))。至少需要 6 点。
pnp_pose 的 (R, t) 部分(归一化 DLT + 平面 PnP 分支 + LM 精细化)。也需要重投影 RMS 时使用 pnp_pose。共面输入(棋盘格等)会自动分配到平面 PnP (旧实现以 fail-closed(失败即拒绝)方式拒绝,但由于能正确求解,所以求解)。
步骤(以 refine=True 调用模块函数 pnp3d.pnp_pose):
• 像素用 K⁻¹ 转为归一化图像坐标,3D 点做 Hartley 归一化(质心移到原点,平均距离 √3),求解 DLT(12 个未知数的 SVD)。
• 共面度(协方差最小/最大特征值比的平方根)小于 0.05 时,将平面 PnP(单应性分解)也加入候选;严格平面(第 3 个扩展为 0)时省略 DLT。
• 各候选以重投影误差的 Levenberg-Marquardt(最多 30 次迭代)精细化,采用前方点(深度 > 0)比例最大、相同时重投影 RMS 最小的候选。
返回值:R (3,3) 旋转(det=+1),t (3,)(与世界坐标相同单位)。约定 Xc = R X + t,x ≅ K Xc。
Raises ValueError:points_2d 不是 (N,2)(传入图像时点名拒绝)/ points_3d 不是 (N,3) / 非有限 / 少于 6 点 / 点数不一致 / 全部点共线或重合于一点。
注意:对离群值毫无防备(平等使用全部点)。存在错误对应时用 pnp_ransac。确定性(无随机数)。评估用 reprojection_error,与 GT 比较用 pose_error。
• 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。
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose 作为输入)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
pose_estimation)pnp_ransac · reprojection_error
*Provenance: pnp3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.