bundle_adjust op• 데이터 종류: pose × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K)(구현을 직접 호출하려면 import bundle3d; bundle3d.mean_reprojection_error(cameras, points, obs_cam, obs_pt, obs_uv, K), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("mean_reprojection_error"))
재투영 RMS 오차(픽셀).
모든 관측 k 에 대해 project(points[obs_pt[k]], cameras[obs_cam[k]]) 와 obs_uv[k] 의 차(du, dv) 를 취하고, sqrt(mean_k(du² + dv²)) = 관측별 재투영 거리의 2 제곱 평균 제곱근을 float 로반환한다(구현은 r.reshape(-1,2)**2 * 2 의 평균의 제곱근으로, 같은 양). 단위는 obs_uv 와 K 를따르는 픽셀.
• cameras: (nc,6) 의 [rvec(3) | t(3)](X_cam = R X + t).
• points: (m,3) 의 3D 점.
• obs_cam / obs_pt: 각 관측의 카메라 첨자·점 첨자(int). obs_uv: (K,2) 의 관측 화소.
• K: 모든 카메라 공통의 (3,3) 내부 행렬.
bundle_adjust 의 반환값 rmse 와 같은 계산으로, 최적화 전후 비교에 쓴다. 관측이 0 건이면 빈평균으로 NaN 이 된다(길이 검증은 bundle_adjust 쪽에 있으며, 이 함수 단독으로는 하지 않는다). 카메라 뒤쪽의 점도 project 가 그대로 투영하므로, 가시성은 호출 측에서 보장한다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• bundle_adjust — py -3.11 examples_3d/bundle_adjust.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
bundle_adjust)*Provenance: bundle3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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