pose_estimation op• 데이터 종류: points × keypoints → pose
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import pnp3d; pnp3d.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("pnp_ransac"))
이상치에 강건한 PnP(RANSAC + 최종 DLT 재적합). → (R, t, inlier_mask, info).
6점의 최소 샘플로 DLT(정밀화 없음) → 재투영 오차 < thresh인 inlier 최대화 → inlier 전체로 pnp_pose(정밀화 있음) 재피팅.
Raises ValueError: points_2d가 (N,2)가 아님 / points_3d가 (N,3)이 아님 /
점 수 불일치 / 6점 미만 / 비유한.
인수:
• thresh: 재투영 오차의 임계값 [px] (유클리드 거리, 기본값 2.0). 이 미만을 inlier로 한다.
• iters: 반복 수(기본값 300). 조기 종료는 하지 않고 반드시 이 횟수만큼 돈다. 각 반복은 6점을 비복원 추출하여 초기 자세만 푼다(축퇴된 표본은 버리고 다음으로).
• seed: numpy.random.default_rng(seed)에 넘긴다. 같은 입력과 seed면 결과가 재현된다.
반환값: R (3,3), t (3,)(규약 Xc = R X + t), inlier_mask bool (N,), info dict. info의 키는 n_inliers / inlier_ratio / iters / rms(최종 자세의 재투영 RMS [px], inlier 집합 위).
• 최선 표본의 inlier가 6 미만이면 전체 점으로 다시 푸는 fallback에 들어가고, info["fallback"] = True가 붙는다. 이때 inlier_mask는 fallback 자세로 다시 센 실측값이므로, inlier_ratio가 작은 채로 반환될 수 있다(합의를 날조하지 않는다). fallback도 실패하면 ValueError.
• inlier 수 비교는 "더 많음"일 때만 갱신하므로, 같은 수면 먼저 찾은 표본이 남는다.
• 최종 자세는 inlier 전체로의 재피팅(LM 정밀화 있음).
• Raises ValueError: 형상 부정 / 6점 미만 / 점 수 불일치 / 비유한(dlt_pose와 같은 입구 검사).
• 평가는 reprojection_error, GT 비교는 pose_error.
• 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.
• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py
pose 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
pose_estimation)*Provenance: pnp3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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