estimateCameraParameters
Калибровка одиночной или стереофотоаппарата
Синтаксис
Описание
[ возвращает cameraParams,imagesUsed,estimationErrors]
= estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints)cameraParams, а cameraParameters объект, содержащий оценки для собственных и внешних параметров и коэффициентов искажения одной камеры. Функция также возвращает изображения, которые вы использовали для оценки параметров камеры, и стандартные ошибки расчета для калибровки одиночной камеры. estimateCameraParameters функция оценивает внешние и внутренние параметры.
[ возвращает stereoParams,pairsUsed,estimationErrors]
= estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints)stereoParams, а stereoParameters объект, содержащий параметры стереофотоаппарата. Функция также возвращает изображения, которые вы использовали для оценки стерео параметров и стандартных ошибок расчета для калибровки стереофотоаппарата.
cameraParams = estimateCameraParameters(___,Name,Value)cameraParams свойства объекта, заданные одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар, с использованием любого из предыдущих синтаксисов. Неопределенные свойства имеют значения по умолчанию.
Примеры
Калибровка одиночной камеры
Создайте набор калибровочных изображений.
images = imageSet(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata',... 'calibration','mono')); imageFileNames = images.ImageLocation;
Обнаружите калибровочный шаблон.
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);
Сгенерируйте мировые координаты углов квадратов.
squareSizeInMM = 29; worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,squareSizeInMM);
Калибровка камеры.
I = readimage(images,1); imageSize = [size(I, 1),size(I, 2)]; params = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints, ... 'ImageSize',imageSize);
Визуализируйте точность калибровки.
showReprojectionErrors(params);
Визуализируйте внешнюю камеру.
figure; showExtrinsics(params);
drawnow;
Постройте график обнаруженных и перепроектированных 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;
Калибровка стереофотоаппарата
Задайте калибровочные изображения.
leftImages = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','stereo','left')); rightImages = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','stereo','right'));
Обнаружение контрольных плат.
[imagePoints,boardSize] = ...
detectCheckerboardPoints(leftImages.Files,rightImages.Files);Задайте мировые координаты контрольных точек. Размер квадрата - в миллиметрах.
squareSize = 108; worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,squareSize);
Калибровка системы стереофотоаппарата. Обе камеры имеют одинаковое разрешение.
I = readimage(leftImages,1); imageSize = [size(I,1),size(I,2)]; params = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints, ... 'ImageSize',imageSize);
Визуализируйте точность калибровки.
showReprojectionErrors(params);
Визуализируйте внешнюю камеру.
figure; showExtrinsics(params);
Входные параметры
imagePoints - Ключевые точки калибровочного шаблона
M массив -by-2-by- numImages | M -by-2-by- numPairs -by-2
Ключевые точки калибровочного шаблона, заданные как массив собственных координат изображения [x, y].
| Калибровка | Вход массив ключевых точек [x, y] |
|---|---|
| Одиночная камера | M -by-2-by - numImages массив [x, y] точек.
Частично обнаруженные шаблоны поддерживаются только для калибровки одиночной камеры. Чтобы включить частично обнаруженные шаблоны в оценку, используйте [ |
| Стереофотоаппарат | M -by-2-by- numPairs -by-2 массив [x, y] точек.
|
Типы данных: single | double
worldPoints - Ключевые точки калибровочного шаблона в мировых координатах
M массив -by-2
Ключевые точки калибровочного шаблона в мировых координатах, заданные как M-на-2 массив M числа [x, y] мировых координат. Шаблон должен быть плоским; поэтому z -координаты равны нулю.
Типы данных: single | double
Аргументы в виде пар имя-значение
Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.
'WorldUnits', 'mm' устанавливает модули измерения точки в миллиметры.'WorldUnits' - Единичные мировые точки
'mm' (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр
Мировые точки модулей, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'WorldUnits' и вектор символов или строковый скаляр.
'EstimateSkew' - Оценка наклона
false (по умолчанию) | логический скаляр
Оценка наклона, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'EstimateSkew' и логический скаляр. Когда вы устанавливаете это свойство на trueфункция оценивает наклон осей изображения. Когда установлено значение false, оси изображения в точности перпендикулярны, и функция устанавливает наклон равным нулю.
'NumRadialDistortionCoefficients' - Количество коэффициентов радиального искажения
2 (по умолчанию) | 3
Количество коэффициентов радиального искажения для оценки, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'NumRadialDistortionCoefficients' и значение 2 или 3. Радиальное искажение происходит, когда световые лучи изгибаются больше около ребер линзы, чем в ее оптическом центре. Чем меньше линза, тем больше искажение.
Коэффициенты радиального искажения моделируют этот тип искажения. Искаженные точки обозначаются как (x искаженные, y искаженные ):
x искаженный = x (1 + k 1 * r2 + <reservedrangesplaceholder1> 2* r4 + <reservedrangesplaceholder1> 3* r6)
y искаженный = y (1 + k 1 * r2 + <reservedrangesplaceholder1> 2* r4 + <reservedrangesplaceholder1> 3* r6)
x, y - неискаженные пиксельные местоположения. x и y находятся в нормированных координатах изображения. Нормированные координаты изображения вычисляются из пиксельных координат путем перевода в оптический центр и деления на фокусное расстояние в пикселях. Таким образом, x и y безразмерны.
k 1, k 2 и k 3 - Коэффициенты радиального искажения объектива.
r2: x2 + y2
Обычно для калибровки достаточно двух коэффициентов. Для серьезных искажений, таких как в широкоугольных объективах, можно выбрать 3 коэффициенты, чтобы включить k 3 .
'EstimateTangentialDistortion' - Флаг тангенциального искажения
false (по умолчанию) | логический скаляр
Флаг тангенциального искажения, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из, 'EstimateTangentialDistortion' и логический скаляр. Когда вы устанавливаете это свойство на true, функция оценивает тангенциальное искажение. Когда вы устанавливаете его на falseтангенциальное искажение незначительно.
Тангенциальное искажение происходит, когда линза и плоскость изображения не параллельны. Коэффициенты тангенциального искажения моделируют этот тип искажения.
Искаженные точки обозначаются как (x искаженные, y искаженные ):
x искаженный = x + [2 * p 1 * x * y + p 2 * (r2 + 2 * x2)]
y искаженный = y + [p 1 * (r2 + 2 * y2) + 2 * <reservedrangesplaceholder2> 2 * x * y]
x, y - неискаженные пиксельные местоположения. x и y находятся в нормированных координатах изображения. Нормированные координаты изображения вычисляются из пиксельных координат путем перевода в оптический центр и деления на фокусное расстояние в пикселях. Таким образом, x и y безразмерны.
p 1 и p 2 - Коэффициенты тангенциального искажения объектива.
r2: x2 + y2
Выходные аргументы
Алгоритмы
Ссылки
[1] Чжан, З. «Гибкий новый техник калибровки камеры». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и Machine Intelligence. Vol. 22, № 11, 2000, стр 1330–1334.
[2] Heikkila, J, and O. Silven. «Четырехэтапная процедура калибровки камеры с неявной коррекцией изображения», IEEE International Conference on Компьютерное Зрение and Pattern Recognition, 1997.
[3] Bouguet, J.Y. «Camera Calibration Toolbox for Matlab», Computational Vision в Калифорнийском технологическом институте. Калибровочный Тулбокс камеры для MATLAB
[4] Брадски, Г. и А. Келер. Обучение OpenCV: Компьютерное зрение с библиотекой OpenCV. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2008.