sampson_distance — 3D `two_view` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sampson_distance(F, pts1, pts2)(구현을 직접 호출하려면 import twoview; twoview.sampson_distance(F, pts1, pts2), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("sampson_distance"))

사용법

에피폴라 구속의 Sampson 거리(1 차 기하 오차, 대응별). → (N,).

Raises ValueError: 점이 (N,2)가 아님 / 비유한 / 대응 수 불일치.

계산: 동차 좌표 x1=(u1,v1,1), x2=(u2,v2,1)로 (x2ᵀ F x1)² / ((F x1)_0² + (F x1)_1² + (Fᵀ x2)_0² + (Fᵀ x2)_1² + 1e-12).

• 단위는 화소의 2제곱(거리의 2제곱). 화소로 임계값을 정하려면 sqrt를 취하거나, 임계값 쪽을 2제곱한다.

• F는 fundamental_8point의 규약 x2ᵀ F x1 = 0(pts1 → x1, pts2 → x2). 순서를 바꾸려면 F를 전치한다.

• 분모에 1e-12를 더하고 있으므로 F=0이라도 예외가 되지 않고 0을 반환한다(F의 검사는 하지 않는다).

• 반환값은 float64 (N,). 결정론적. (N,2)가 아님·비유한·점 수 불일치는 ValueError.

• 전형: fundamental_8point의 적합 확인, 오대응(큰 값)의 선별, recover_pose 전의 전처리.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• two_view_pose — py -3.11 examples_3d/two_view_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(`two_view`)

fundamental_8point · essential_8point · recover_pose · triangulate

*Provenance: twoview.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

sampson_distance — 3D two_view op

사용법