Калибровка одной или стереокамеры
[ прибыль cameraParams,imagesUsed,estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints)cameraParams, a cameraParameters объект, содержащий оценки собственных и внешних параметров и коэффициентов искажения одной камеры. Функция также возвращает изображения, используемые для оценки параметров камеры и стандартных ошибок оценки для калибровки одной камеры. estimateCameraParameters функция оценивает внешние и внутренние параметры.
[ прибыль stereoParams,pairsUsed,estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints)stereoParams, a stereoParameters объект, содержащий параметры стереокамеры. Функция также возвращает изображения, используемые для оценки стереопараметров и стандартных ошибок оценки для калибровки стереокамеры.
cameraParams = estimateCameraParameters(___,Name,Value)cameraParams свойства объекта, указанные одним или несколькими Name,Value пары аргументов, используя любой из предшествующих синтаксисов. Неопределенные свойства имеют значения по умолчанию.
Создайте набор калибровочных изображений.
images = imageSet(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata',... 'calibration','mono')); imageFileNames = images.ImageLocation;
Определите шаблон калибровки.
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
Создайте мировые координаты углов квадратов.
squareSizeInMM = 29; worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,squareSizeInMM);
Откалибруйте камеру.
I = readimage(images,1); imageSize = [size(I, 1),size(I, 2)]; params = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints, ... 'ImageSize',imageSize);
Визуализация точности калибровки.
showReprojectionErrors(params);
Визуализация внешнего вида камеры.
figure; showExtrinsics(params);
drawnow;
Постройте график обнаруженных и повторно спроецированных точек.
figure;
imshow(imageFileNames{1});
hold on;
plot(imagePoints(:,1,1), imagePoints(:,2,1),'go');
plot(params.ReprojectedPoints(:,1,1),params.ReprojectedPoints(:,2,1),'r+');
legend('Detected Points','ReprojectedPoints');
hold off;
Укажите калибровочные изображения.
leftImages = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','stereo','left')); rightImages = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','stereo','right'));
Определите шашечные доски.
[imagePoints,boardSize] = ...
detectCheckerboardPoints(leftImages.Files,rightImages.Files);Укажите мировые координаты ключевых точек шашечной доски. Размер квадрата в миллиметрах.
squareSize = 108; worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,squareSize);
Откалибруйте систему стереокамер. Обе камеры имеют одинаковое разрешение.
I = readimage(leftImages,1); imageSize = [size(I,1),size(I,2)]; params = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints, ... 'ImageSize',imageSize);
Визуализация точности калибровки.
showReprojectionErrors(params);
Визуализация внешнего вида камеры.
figure; showExtrinsics(params);
imagePoints - Ключевые точки схемы калибровкиКлючевые точки шаблона калибровки, заданные как массив [x, y] внутренних координат изображения.
| Калибровка | Входной массив ключевых точек [x, y] |
|---|---|
| Однокамерный | M-by-2-by-numImages массив из [x, y] точек.
Частично обнаруженные шаблоны поддерживаются только для калибровки с одной камерой. Чтобы включить частично обнаруженные паттерны в оценку, используйте [ |
| Стереокамера | M-by-2-by-numPairs-by-2 массив из [x, y] точек.
|
Типы данных: single | double
worldPoints - Ключевые точки схемы калибровки в мировых координатахКлючевые точки схемы калибровки в мировых координатах, определенные как M-by-2 массив M чисел [x, y] мировых координат. Узор должен быть плоским; поэтому координаты z равны нулю.
Типы данных: single | double
Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.
'WorldUnits','mm' устанавливает единицы измерения мировой точки в миллиметры.'WorldUnits' - Мировые очковые единицы'mm' (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скалярЕдиницы измерения точек мира, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'WorldUnits' и вектор символов или строковый скаляр.
'EstimateSkew' - Перекос оценкиfalse (по умолчанию) | логический скалярОценить перекос, указанный как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'EstimateSkew' и логический скаляр. При установке для этого свойства значения true, функция оценивает перекос осей изображения. Если установлено значение falseоси изображения точно перпендикулярны, и функция устанавливает наклон равным нулю.
'NumRadialDistortionCoefficients' - Количество коэффициентов радиальных искажений2 (по умолчанию) | 3Количество коэффициентов радиального искажения для оценки, указанное как разделенная запятыми пара, состоящая из 'NumRadialDistortionCoefficients' и значение 2 или 3. Радиальные искажения возникают, когда лучи света изгибаются больше вблизи краев линзы, чем в ее оптическом центре. Чем меньше линза, тем больше искажение.
Коэффициенты радиального искажения моделируют этот тип искажения. Искаженные точки обозначаются как (xdistorted, ydistorted):
xdistorted = x (1 + k1 * r2 + k2 * r4 + k3 * r6)
ydistorted = y (1 + k1 * r2 + k2 * r4 + k3 * r6)
x, y - неискаженные расположения пикселей. x и y находятся в нормализованных координатах изображения. Нормализованные координаты изображения вычисляют по координатам пикселей путем перевода в оптический центр и деления на фокусное расстояние в пикселях. Таким образом, x и y безразмерны.
k1, k2 и k3 - коэффициенты радиального искажения объектива.
r2: x2 + y2
Обычно для калибровки достаточно двух коэффициентов. Для сильного искажения, например в широкоугольных линзах, можно выбрать 3 коэффициента для включения k3.
'EstimateTangentialDistortion' - Флаг тангенциального искаженияfalse (по умолчанию) | логический скаляр Флаг тангенциального искажения, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из, 'EstimateTangentialDistortion' и логический скаляр. При установке для этого свойства значения trueфункция оценивает тангенциальное искажение. При установке для него значения false, тангенциальное искажение ничтожно.
Касательное искажение происходит, когда объектив и плоскость изображения не параллельны. Коэффициенты тангенциального искажения моделируют этот тип искажения.
Искаженные точки обозначаются как (xdistorted, ydistorted):
xdistorted = x + [2 * p1 * x * y + p2 * (r2 + 2 * x2)]
ydistorted = y + [p1 * (r2 + 2 * y2) + 2 * p2 * x * y]
x, y - неискаженные расположения пикселей. x и y находятся в нормализованных координатах изображения. Нормализованные координаты изображения вычисляют по координатам пикселей путем перевода в оптический центр и деления на фокусное расстояние в пикселях. Таким образом, x и y безразмерны.
p1 и p2 - коэффициенты тангенциального искажения линзы.
r2: x2 + y2
[1] Чжан, З. «Новый гибкий метод калибровки камеры». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту.Vol. 22, № 11, 2000, стр 1330–1334.
[2] Хейккила, Джей и О. Сильвен. «Четырехэтапная процедура калибровки камеры с неявной коррекцией изображения», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 1997 год.
[3] Буге, J.Y. «Панель инструментов калибровки камеры для Matlab», Computational Vision в Калифорнийском технологическом институте. Панель инструментов калибровки камеры для MATLAB
[4] Брэдски, Г. и А. Келер. Обучение OpenCV: компьютерное видение с помощью библиотеки OpenCV. Себастополь, Калифорния: О'Райлли, 2008.