pose_estimation op• 数据种类:points × keypoints → pose
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0)(要直接调用实现,import pnp3d; pnp3d.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0);从台账取用则 ops3d.get("pnp_ransac"))
对外点稳健的 PnP(RANSAC + 最终 DLT 重拟合)。→ (R, t, inlier_mask, info)。
用 6 点的最小样本做 DLT(无精细化)→ 最大化重投影误差 < thresh 的 inlier → 用全部 inlier 以 pnp_pose(有精细化)重新拟合。
Raises ValueError:points_2d 不是 (N,2) / points_3d 不是 (N,3) /
点数不一致 / 少于 6 点 / 非有限。
参数:
• thresh:重投影误差的阈值 [px] (欧几里得距离,默认 2.0)。小于此值视为 inlier。
• iters:迭代次数(默认 300)。不提前终止,一定运行这么多次。每次迭代无放回地抽取 6 点,只求解初始位姿(退化的样本丢弃并进入下一次)。
• seed:传给 numpy.random.default_rng(seed)。相同输入和 seed 时结果可复现。
返回值:R (3,3)、t (3,)(约定 Xc = R X + t)、inlier_mask bool (N,)、info dict。info 的键为 n_inliers / inlier_ratio / iters / rms(最终位姿的重投影 RMS [px],在 inlier 集合上)。
• 最佳样本的 inlier 少于 6 时,进入用全部点重新求解的 fallback,并附上 info["fallback"] = True。此时 inlier_mask 是用 fallback 位姿重新计数的实测值,因此 inlier_ratio 可能仍以较小值返回(不捏造共识)。fallback 也失败则 ValueError。
• inlier 数的比较只在"更多"时更新,因此数量相同时保留先找到的样本。
• 最终位姿是在全部 inlier 上的重新拟合(有 LM 精细化)。
• Raises ValueError:形状不正确 / 少于 6 点 / 点数不一致 / 非有限(与 dlt_pose 相同的入口检查)。
• 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)*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.