fullseye

pnp_ransac — 3D pose_estimation op

• データ種: points × keypoints → pose
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0) (実装を直接呼ぶなら import pnp3d; pnp3d.pnp_ransac(points_3d, points_2d, K, thresh=2.0, iters=300, seed=0)、台帳から引くなら ops3d.get("pnp_ransac"))

使い方

外れ値に頑健な PnP(RANSAC + 最終 DLT リフィット)。→ (R, t, inlier_mask, info)。

6 点の最小サンプルで DLT(精密化なし)→ 再投影誤差 < thresh の inlier 最大化 → inlier 全体で :func:pnp_pose(精密化あり)リフィット。

Raises ValueError: points_2d が (N,2) でない / points_3d が (N,3) でない / 点数不一致 / 6 点未満 / 非有限。

引数:

• thresh: 再投影誤差のしきい値 [px] (ユークリッド距離、既定 2.0)。これ未満を inlier とする。
• iters: 反復数(既定 300)。早期終了はせず必ずこの回数回す。各反復は 6 点を非復元抽出し初期姿勢だけを解く(縮退した標本は捨てて次へ)。
• seed: numpy.random.default_rng(seed) に渡す。同じ入力と seed なら結果は再現する。

返り値: R (3,3)、t (3,)(規約 Xc = R X + t)、inlier_mask bool (N,)、info dict。 info のキーは n_inliers / inlier_ratio / iters / rms(最終姿勢の再投影 RMS [px]、inlier 集合上)。

• 最良標本の inlier が 6 未満のときは全点で解き直す fallback に入り、info["fallback"] = True が付く。このとき inlier_mask は fallback 姿勢で数え直した実測値なので、inlier_ratio が小さいまま返ることがある(合意を捏造しない)。fallback も失敗すれば ValueError。
• inlier 数の比較は「より多い」だけを更新するので、同数なら先に見つかった標本が残る。
• 最終姿勢は inlier 全体でのリフィット(LM 精密化あり)。
• Raises ValueError: 形状不正 / 6 点未満 / 点数不一致 / 非有限(dlt_pose と同じ入口検査)。
• 評価は reprojection_error、GT 比較は pose_error。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• pnp_pose_outliers — py -3.11 examples_3d/pnp_pose_outliers.py
• pose_estimation — py -3.11 examples_3d/pose_estimation.py

型が繋がる次の op(pose を入力に取れる)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

同カテゴリ(pose_estimation)

dlt_pose · reprojection_error

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Provenance: pnp3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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