pose_graph op• 資料種類:pose → measurement
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges)(要直接呼叫實作,import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges);從台帳取用則 ops3d.get("mean_edge_error"))
邊殘差的 RMS(姿態圖的一致程度)。→ scalar。
對每條邊 (i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]),將預測相對位姿 T_i⁻¹ ∘ T_j 與量測值 (rvec_meas, t_meas) 的偏差 measured⁻¹ ∘ predicted 轉為旋轉向量 3 分量 + 平移 3 分量的 6 維殘差(分別乘以 sqrt(w_rot)、sqrt(w_trans)。省略權重時為 1), 回傳所有邊、所有分量合在一起的 2 次方平均的平方根。與 optimize_pose_graph 的回傳值 rmse 是同一個量,用於比較最佳化前後。
• poses: 可 reshape 為 (N,6) 的 [rvec | t](world←body)。
• edges: 上述元組的串列。為空時回傳 0.0。
注意:旋轉分量(rad)與平移分量(座標單位)在同一陣列中平均,因此值的因次是混合的。在平移尺度較大的場景中平移項占主導,想要統一單位時以 w_rot / w_trans 加權。本函式不驗證邊索引的範圍(負索引會透過 numpy 的回繞靜默參照其他節點。optimize_pose_graph 會做驗證)。
• 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。
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
measurement 作為輸入)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_graph)optimize_pose_graph · relative_pose
*Provenance: pose_graph.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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