Обнаружение шахматного шаблона в изображении
[ обнаруживает черно-белую шахматную доску размером более 4 на 4 квадрата в 2-D изображении цвета труколора или полутонового цвета. Функция возвращает обнаруженные точки и размерности шахматной доски.imagePoints,boardSize]
= detectCheckerboardPoints(I)
[ обнаруживает шаблон шахматной доски в наборе входа изображений в виде массива имен файлов.imagePoints,boardSize,imagesUsed]
= detectCheckerboardPoints(imageFileNames)
[ обнаруживает шахматный шаблон в наборе входа изображений, предоставляемых в виде массива полутоновых или труколорных изображений.imagePoints,boardSize,imagesUsed]
= detectCheckerboardPoints(images)
[ обнаруживает шаблон шахматной платы в стерео парах изображений, предоставляемых в виде массивов ячеек с именами файлов.imagePoints,boardSize,pairsUsed]
= detectCheckerboardPoints(imageFileNames1,imageFileNames2)
[ обнаруживает шахматный шаблон в стерео пар изображений, предоставляемых в виде массивов полутоновых или труколорных изображений.imagePoints,boardSize,pairsUsed]
= detectCheckerboardPoints(images1,images2)
[ использует дополнительные опции, заданные одним или несколькими imagePoints,boardSize,pairsUsed]
= detectCheckerboardPoints(___,Name,Value)Name,Value аргументы в виде пар. Неопределенные свойства имеют значения по умолчанию.
Создайте imageDatastore содержит калибровочные изображения с камеры GoPro.
imds = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','gopro'));
Обнаружите калибровочный шаблон с помощью 'HighDistortion' опция, который хорошо использовать с изображениями линз рыбий глаз.
[imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imds.Files(1:4),'HighDistortion',true);Отображение обнаруженных точек.
for i = 1:4 % Read image I = readimage(imds, i); % Insert markers at detected point locations I = insertMarker(I, imagePoints(:,:,i), 'o', 'Color', 'red', 'Size', 10); % Display image subplot(2, 2, i); imshow(I); end
Загрузка изображения, содержащего шахматный шаблон.
imageFileName = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','webcam','image4.tif'); I = imread(imageFileName);
Обнаружите шахматные точки.
[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(I);
Отображение обнаруженных точек.
J = insertText(I,imagePoints,1:size(imagePoints,1)); J = insertMarker(J,imagePoints,'o','Color','red','Size',5); imshow(J); title(sprintf('Detected a %d x %d Checkerboard',boardSize));
Создайте массив ячеек с именами файлов калибровочных изображений.
for i = 1:5 imageFileName = sprintf('image%d.tif', i); imageFileNames{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','webcam',imageFileName); end
Обнаружите калибровочный шаблон в изображениях.
[imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames, 'PartialDetections', false);Отображение обнаруженных точек.
imageFileNames = imageFileNames(imagesUsed); for i = 1:numel(imageFileNames) I = imread(imageFileNames{i}); subplot(2, 2, i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i),imagePoints(:,2,i),'ro'); end
Чтение в стерео изображениях.
numImages = 4; images1 = cell(1, numImages); images2 = cell(1, numImages); for i = 1:numImages images1{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','stereo','left',sprintf('left%02d.png',i)); images2{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','stereo','right',sprintf('right%02d.png',i)); end
Обнаружение галочек на изображениях.
[imagePoints,boardSize,pairsUsed] = ...
detectCheckerboardPoints(images1,images2);Отобразите точки из images1.
images1 = images1(pairsUsed); figure; for i = 1:numel(images1) I = imread(images1{i}); subplot(2,2,i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i,1),imagePoints(:,2,i,1),'ro'); end annotation('textbox',[0 0.9 1 0.1],'String','Camera 1',... 'EdgeColor','none','HorizontalAlignment','center')
Отобразите точки из images2.
images2 = images2(pairsUsed); figure; for i = 1:numel(images2) I = imread(images2{i}); subplot(2, 2, i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i,2),imagePoints(:,2,i,2),'ro'); end annotation('textbox',[0 0.9 1 0.1],'String','Camera 2',... 'EdgeColor','none','HorizontalAlignment','center')
imagePoints - Обнаруженные шахматные угловые координатыОбнаружены шахматные угловые координаты, возвращены как матрица M -by-2 для одного изображения. Для нескольких изображений точки возвращаются как M -by-2-by- number of images массив, а для стереопар изображений функция возвращает точки как M -by-2-by- number of pairs -by- number of cameras массив.
Для стерео пар, imagePoints(:,:,:, 1) - точки из первого набора изображений, и imagePoints(:,:,:, 2) - точки из второго набора изображений. Выходы содержат M число
координат [x y]. Каждая координата представляет точку, где квадратные углы обнаруживаются на шахматной доске. Число точек, которое возвращает функция, зависит от значения boardSize, что указывает на количество обнаруженных квадратов. Функция обнаруживает точки с субпиксельной точностью.
Функция вычисляет число точек, M, следующим образом:
M = prod(boardSize-1). |
imagePoints = [] |
boardSize = [0,0] |
Когда вы задаете imageFileNames вход, функция может возвращаться imagePoints как M -by-2-by - N массив. В этом массиве N представляет количество изображений, в которых обнаружена шахматная доска. Если шахматная доска не может быть обнаружена, функция устанавливает imagePoints на [].
Только для одиночных изображений камеры:
Если полная шахматная доска не может быть обнаружена, функция возвращает частично обнаруженную шахматную доску с [NaN,NaN] как x - y координаты отсутствующих углов в imagePoints. Это поведение по умолчанию может быть изменено с помощью 'PartialDetections' аргумент имя-значение.
Когда это возможно, функция ориентирует частично обнаруженную шахматную доску так, чтобы местоположение источника координат и расположение углов соответствовали полностью видимой шахматной доске. Если функция не может обнаружить полную шахматную доску на любом из входа изображений, самая большая обнаруженная шахматная доска используется в качестве ссылки шахматной доски.
boardSize - Шахматные размерностиШахматные размерности, возвращенные как 2-элементный вектор [height, width]. Размерности шахматной доски выражены в терминах количества квадратов.
Если шахматная доска не может быть обнаружена, функция устанавливает boardSize на [0,0].
imagesUsed - Флаг обнаружения шаблонаФлаг обнаружения шаблона, возвращенный как N -by-1 логический вектор N логики. Функция выводит то же количество логиков, что и входа изображений. A true значение указывает, что шаблон был обнаружен в соответствующем изображении. A false значение указывает, что функция не обнаружила шаблон.
pairsUsed - Флаг обнаружения шаблона стереопарыФлаг обнаружения шаблона стереопары, возвращенный как N-на-1 логический вектор N логики. Функция выводит то же количество логиков, что и входа изображений. A true значение указывает, что шаблон обнаружен в соответствующей паре стерео изображений. A false значение указывает, что функция не обнаруживает шаблон.
Для обнаружения стерео пары шаблона шахматная доска должна быть полностью видна на обоих изображениях, чтобы она была обнаружена. В отличие от калибровки одиночной камеры, частично обнаруженные шахматные платы отклоняются для пар стерео изображения.
[1] Гейгер, А., Ф. Мусманн, О. Кар и Б. Шустер. Автоматическая калибровка фотоаппарата и датчика области значений с использованием одиночного выстрела, Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA), Сент-Пол, США, май 2012 года.
Camera Calibrator | cameraParameters | estimateCameraParameters | generateCheckerboardPoints | stereoParameters