fullseye

triangulate — 3D two_view op

• データ種: image2d × image2d → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.triangulate(pts1, pts2, P1, P2) (実装を直接呼ぶなら import twoview; twoview.triangulate(pts1, pts2, P1, P2)、台帳から引くなら ops3d.get("triangulate"))

使い方

DLT 三角測量: 2 視点の対応点 + 射影行列 → 3D 点。→ (N,3)。

無限遠点は NaN で返す(±inf にはしない)。同次座標の第 4 成分が 0 = 2 本の視線が平行で、その対応は有限の 3-D 点を決めない。以前はそのまま割って ±inf を出していたが、それだと下流の cheirality 判定 depth > 0 が inf を「カメラ前方」として数える(inf > 0 は True)。 :func:recover_pose は 4 つの (R, t) 候補のうち前方点が最多のものを選ぶので、 無限遠点が票を持つと候補選択が静かに歪む。NaN なら比較が False になり、 数えられずに済む(2026-09-02、chain_fuzz が到達して発覚)。

ほぼ平行だが厳密には平行でない対応は、大きな有限値として返る。これは NaN では拾えないので、呼び手側で距離の妥当性を見る必要がある。

Raises ValueError: 点が (N,2) でない/非有限/対応数不一致。

補足:

• P1, P2 は (3,4) の射影行列(K[R|t])。対応点はその P と同じ画素座標系の (N,2)。cam1 を基準にするなら P1 = K1[I|0]。
• 各点ごとに 4×4 の係数行列を SVD する Python ループ(点数に比例)。返り値は float64 (N,3)。
• 深度の正負(cheirality)は検査しない。前後判定が要るなら結果の z と R X + t の z を見る(recover_pose が内部で行う)。

• 解の単位は P の並進 t と同じ。recover_pose 由来の P なら

  t

  =1 のスケール。

• 決定論的。(N,2) でない・非有限・点数不一致は ValueError。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• depth_sensors — 深度センサの知識 — 測距原理・実機の値・欠測の出方

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)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(two_view)

fundamental_8point · essential_8point · recover_pose · sampson_distance

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Provenance: twoview.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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