fullseye

ransac_fundamental — MATCHREG `featmatch` op

データ種: table → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ransac_fundamental(matches, thresh=1.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=15, seed=0) (実装を直接呼ぶなら import featmatch; featmatch.ransac_fundamental(matches, thresh=1.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=15, seed=0)、台帳から引くなら opsmatchreg.get("ransac_fundamental"))
GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

照合の組から頑健に基礎行列 F(x2ᵀ F x1 = 0)を推定する。→ table(kind="fundamental")。

8 点の最小標本を正規化 8 点法(:func:twoview.fundamental_8point、rank 2 を強制)で当てはめ、 Sampson 距離(エピポーラ線までの幾何距離の 1 次近似)で採点する。採点・適応回数・局所最適化は :func:ransac_homography と同じ。

限界: 平面の場面や純回転では F は一意に決まらない(ホモグラフィ 1 つで説明できる退化)。その判定はしない —— 姿勢まで欲しいなら :func:twoview.recover_pose(平面を拒む)へ。 7 点法は使わない(最小標本は 8)。

Args: matches: :func:features_match の表。 thresh: 内れ値の Sampson 距離の上限 [px]。 confidence, max_iters, score, local_optimization, seed: :func:ransac_homography と同じ。 min_inliers: これ未満なら失敗(ValueError)。

Returns: dict(kind="fundamental")。F (3,3)(フロベニウスノルム 1、符号は F[2,2] >= 0)/ inliers / n_inliers / inlier_ratio / rms_px(内れ値の Sampson 距離の rms)/ iterations / score / thresh。

Raises: ValueError: 表の種類が違う / 8 組未満 / 非有限 / 引数が値域外 / 内れ値が min_inliers 未満。

詳しい使い方ガイド

matching_registration ファミリガイド

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。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

(まだありません)

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

features_match · ransac_homography · registration_to_flow2d

同カテゴリ(`featmatch`)

features_sift · features_orb · features_match · ransac_homography · features_accuracy_table

Provenance: featmatch.py — MATCHREG 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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