Kamerakalibrering

Den aktuelle version af siden er endnu ikke blevet gennemgået af erfarne bidragydere og kan afvige væsentligt fra den version , der blev gennemgået den 15. marts 2013; checks kræver 13 redigeringer .

Kamerakalibrering er opgaven med at opnå de interne og eksterne parametre for kameraet fra de tilgængelige fotos eller videoer, der er taget af det.
Kamerakalibrering bruges ofte i den indledende fase af løsningen af mange problemer i computersyn og især i augmented reality . Derudover hjælper kamerakalibrering med at korrigere forvrængning i fotos og videoer [1] .

Kameramodelparametre

Som regel bruges en kolonnevektor af formen til at repræsentere 2D-koordinaterne for et punkt på planet , og til at angive positionen af et 3D-punkt i verdenskoordinaterne . Det skal bemærkes, at disse udtryk er skrevet i den udvidede notation af homogene koordinater , som er den mest almindelige i robotteknologi og problemer med transformation af stive kroppe. Specielt i camera obscura -modellen bruges kameramatrixen til at projicere punkter af tredimensionelt rum på billedplanet: ${\displaystyle [u\,v\,1]^{\top ))$ ${\displaystyle [x_{w}\,y_{w}\,z_{w}\,1]^{\top ))$

z_{c}{\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}}=A{\begin{bmatrix}R&T\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{w }\\y_{w}\\z_{w}\\1\end{bmatrix}}

hvor Zc er en vilkårlig skalafaktor

Interne kalibreringsindstillinger

A={\begin{bmatrix}\alpha _{x}&\gamma &u_{0}\\0&\alpha _{y}&v_{0}\\0&0&1\end{bmatrix))

Den interne kalibreringsmatrix A indeholder 5 væsentlige parametre. Disse parametre svarer til brændvidden , hældningsvinklen for pixels og hovedpunktet (skæringspunktet mellem billedplanet og den optiske akse, der falder sammen med midten af fotografiet. I rigtige kameraer er det som regel er lidt forskudt på grund af optiske forvrængninger). Især og svarer til brændvidden målt i bredden og højden af en pixel, og svarer til koordinaterne for det principielle punkt , og , hvor er hældningsvinklen for pixlen [2] . Ikke-lineære interne kalibreringsparametre såsom forvrængningskoefficienter er også vigtige, selvom de ikke kan inkluderes i den lineære model beskrevet af den interne kalibreringsmatrix. De fleste moderne kamerakalibreringsalgoritmer bestemmer dem sammen med parametrene for den lineære del af modellen. De interne kalibreringsparametre er kameraspecifikke, ikke scenespecifikke, så de ændres kun, når de tilsvarende kameraindstillinger ændres. $\alpha _{x}$ ${\displaystyle \alpha _{y))$ $u_{0}$ ${\displaystyle v_{0))$ $\gamma ={\alpha _{y}}*\tan \varphi$ $\varphi$

Eksterne kalibreringsindstillinger

${\textbf {R}},T$ (hvor er en 1 × 3 vektor eller en 3 × 3 rotationsmatrix, er en 3 × 1 translationsvektor) er eksterne kalibreringsparametre , der bestemmer koordinattransformationen , der overfører koordinaterne for scenepunkterne fra verdenskoordinatsystemet til koordinatsystemet forbundet med kameraet [2] . Eller svarende til den tidligere definition, de eksterne kalibreringsparametre indstiller kameraets position i verdenskoordinatsystemet. Eksterne kalibreringsparametre er direkte relateret til scenen, der fotograferes, derfor (i modsætning til interne kalibreringsparametre) har hvert foto sit eget sæt af disse parametre. ${\textbf {R}}$ ${\textbf {T}}$

Kameramodel

Når du bruger kameraet, fokuseres og fanges lyset fra scenen, der filmes. Denne proces reducerer antallet af dimensioner af de data, kameraet modtager fra tre til to (lys fra en 3D-scene konverteres til et 2D-billede). Derfor svarer hver pixel i det resulterende billede til en lysstråle i den originale scene. Under kamerakalibrering søges der efter et match mellem scenens tredimensionelle punkter og billedets pixels.
I tilfælde af en ideel camera obscura er en projektionsmatrix nok til at indstille en sådan korrespondance. Men i tilfælde af mere komplekse kameraer kan den forvrængning, som objektiverne indfører, i høj grad påvirke resultatet. Således antager projektionsfunktionen en mere kompleks form og skrives ofte som en sekvens af transformationer, for eksempel: , hvor
$x=I\ gange Dist(E\ gange X)$

${\displaystyle X=[x_{w}\,y_{w}\,z_{w}\,1]^{\top ))$ — koordinater for scenens startpunkt;
${\displaystyle x=[u\,v\,1]^{\top ))$ — pixelkoordinater på billedet;
$E=\left[{\begin{array}{*{20}{c}}R&T\\{0_{3}^{T}}&1\\\end{array}}\right]$ er den eksterne kalibreringsmatrix (hvor er 3 × 3 rotationsmatrixen og er 3 × 1 overføringsvektoren); $R$ $T$
$Dist$ - funktionen til at anvende forvrængning;
$I={\begin{bmatrix}\alpha _{x}&\gamma &u_{0}\\0&\alpha _{y}&v_{0}\\0&0&1\end{bmatrix))$ er den interne kalibreringsmatrix.

Kamerakalibreringsalgoritmer

Der er flere forskellige tilgange til at løse kalibreringsproblemet.

Den klassiske tilgang er Roger Y. Tsai-algoritmen [3] . Den består af to trin, hvoraf den første bestemmer parametrene for den eksterne kalibrering, den anden - den interne kalibrering og forvrængning.
"New Flexible Camera Calibration Technology" [4] som blev udviklet af Zhengyou Zhang og er baseret på brugen af et fladt skakternet kalibreringsobjekt.
Auto-kalibrering - indhentning af kalibreringsdata direkte fra billeder, og scenen kræver ikke tilstedeværelsen af specielle kalibreringsobjekter.

Enkeltkamera-kalibreringsalgoritmen såvel som stereokalibreringsalgoritmen er implementeret i OpenCV-biblioteket .

Autokalibrering

De vigtigste trin i denne metode:

Søg efter nøglepunkter i alle billeder. Til dette formål kan der f.eks. anvendes en Harris hjørnedetektor.
Finde punktmatch mellem billeder. For at gøre dette kan du f.eks. bruge en sammenligning af SIFT-deskriptorerne for de fundne entalspunkter. Som følge heraf indeholder hvert billede et sæt pixels, der svarer til de samme tredimensionelle punkter i scenen.
Derefter, ved hjælp af Bundle Adjustment-algoritmen, baseret på punktkorrespondancedataene, søges der samtidig efter både kalibreringsparametrene og 3D-koordinaterne for disse specielle punkter i scenen.

Noter

↑ Gratis program til at eliminere forvrængning . Hentet 24. marts 2015. Arkiveret fra originalen 2. april 2015. (ubestemt)
↑ 1 2 Anton Konushin. Geometriske egenskaber ved flere billeder // Computergrafik og multimedier (online journal). - 2006. - Nr. 4 (3) . Arkiveret fra originalen den 23. juli 2009.
↑ Roger Y. Tsai-algoritme . Hentet 17. maj 2010. Arkiveret fra originalen 5. november 2015. (ubestemt)
↑ Z. Zhang, "A flexible new technique for camera calibration" Arkiveret 3. december 2015 på Wayback Machine , IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.22, No.11, side 1330–1334, 2000

Links

Virtuel og blandet virkelighed
Begreber	virtualitet Virtuel biograf augmented reality Udvidet virtualitet I virkeligheden PA model virtuelt kontinuum kunstig virkelighed Simuleret virkelighed Pervasive Computing virtuel verden Verdens bæredygtige tilstand Multimodale interaktioner teletilstedeværelse Nedsænkning Metaverse
Fordybelsesteknologier _	sammensætning Kamerakalibrering Taktil dragt Virtual reality-dragt hovedmonteret display Optisk head-up display virtual reality hjelm Head-up display Billedbaseret simulering og gengivelse Computergrafik i realtid Virtuel nethindemonitor bærbar computer Stereoskopi computer stereo vision computersyn Chroma Key visuel skal surround-tv Omnidirektionelt løbebånd Skjult overfladedefinition Windows Mixed Reality Holografi video hologram
Sporing	Motion capture Sporingssystem Typer Optik inerti Magnetisk Enheder VR handsker VirtuSphere Virtuix Omni Gametrack PlayStation Move Leap Motion Kinect Sixense TrueMotion Wii fjernbetjening
Nedsænkningsanordninger _	Personligt: EyeTap Fibrum Google Cardboard Google briller homido HTC Vive Intel Project Alloy Microsoft HoloLens Oculus Rift Samsung Gear VR PlayStation VR Rumlig vest Værelser: AlloSphere HULE TreadPort Historie: Sensorama Virtuel dreng Famicom 3D-system Damokles-sværd Sega VR virtualitet
Ansøgninger	allestedsnærværende spil ARToolKit OpenXR interaktiv kunst virtuel graffiti