В этом примере показано, как преобразовать модель fisheye-камеры в модель крошечного отверстия и создать соответствующую монокулярную симуляцию датчика камеры. В этом примере вы изучаете, как калибровать fisheye-камеру и сконфигурировать monoCamera Объект (Automated Driving Toolbox).
Чтобы симулировать монокулярный датчик камеры, смонтированный в транспортном средстве, выполните эти шаги:
Оцените внутренние параметры камеры путем калибровки камеры с помощью шахматной доски. Внутренние параметры описывают свойства самой fisheye-камеры.
Оцените внешние параметры камеры путем калибровки камеры снова, использования той же шахматной доски от предыдущего шага. Внешние параметры описывают монтирующееся положение fisheye-камеры в системе координат транспортного средства.
Удалите искажение изображения путем преобразования внутренних параметров fisheye-камеры во внутренние параметры камеры с точечной диафрагмой. Эти внутренние параметры описывают синтетическую камеру с точечной диафрагмой, которая может гипотетически сгенерировать неискаженные изображения.
Используйте внутренние параметры камеры с точечной диафрагмой и внешние параметры, чтобы сконфигурировать монокулярный датчик камеры для симуляции. Можно затем использовать этот датчик, чтобы обнаружить контуры маршрута и объекты.
Чтобы оценить внутренние параметры, используйте шахматную доску для калибровки фотоаппарата. В качестве альтернативы, чтобы лучше визуализировать результаты, используйте приложение Camera Calibrator. Для fisheye-камеры полезно поместить шахматную доску близко к камере, для того, чтобы получить большое значимое искажение в изображении.
% Gather a set of calibration images. images = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata', ... 'calibration', 'gopro')); imageFileNames = images.Files; % Detect calibration pattern. [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % Generate world coordinates of the corners of the squares. squareSize = 0.029; % Square size in meters worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); % Calibrate the camera. I = readimage(images, 1); imageSize = [size(I, 1), size(I, 2)]; params = estimateFisheyeParameters(imagePoints, worldPoints, imageSize);
Чтобы оценить внешние параметры, используйте ту же шахматную доску, чтобы оценить монтирующееся положение камеры в системе координат транспортного средства. Следующий шаг оценивает параметры от одного изображения. Можно также взять несколько изображений шахматной доски, чтобы получить несколько оценок и составить в среднем результаты.
% Load a different image of the same checkerboard, where the checkerboard % is placed on the flat ground. Its X-axis is pointing to the right of the % vehicle, and its Y-axis is pointing to the camera. The image includes % noticeable distortion, such as along the wall next to the checkerboard. imageFileName = fullfile(toolboxdir('driving'), 'drivingdata', 'checkerboard.png'); I = imread(imageFileName); imshow(I) title('Distorted Checkerboard Image');
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(I); % Generate coordinates of the corners of the squares. squareSize = 0.029; % Square size in meters worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); % Estimate the parameters for configuring the monoCamera object. % Height of the checkerboard is zero here, since the pattern is % directly on the ground. originHeight = 0; [pitch, yaw, roll, height] = estimateMonoCameraParameters(params.Intrinsics, ... imagePoints, worldPoints, originHeight);
% Undistort the image and extract the synthetic pinhole camera intrinsics. [J1, camIntrinsics] = undistortFisheyeImage(I, params.Intrinsics, 'Output', 'full'); imshow(J1) title('Undistorted Image');
% Set up monoCamera with the synthetic pinhole camera intrinsics. % Note that the synthetic camera has removed the distortion. sensor = monoCamera(camIntrinsics, height, 'pitch', pitch, 'yaw', yaw, 'roll', roll);
Теперь можно подтвердить monoCamera (Automated Driving Toolbox) путем графического вывода вида с высоты птичьего полета.
% Define bird's-eye-view transformation parameters distAheadOfSensor = 6; % in meters spaceToOneSide = 2.5; % look 2.5 meters to the right and 2.5 meters to the left bottomOffset = 0.2; % look 0.2 meters ahead of the sensor outView = [bottomOffset, distAheadOfSensor, -spaceToOneSide, spaceToOneSide]; outImageSize = [NaN,1000]; % output image width in pixels birdsEyeConfig = birdsEyeView(sensor, outView, outImageSize); % Transform input image to bird's-eye-view image and display it B = transformImage(birdsEyeConfig, J1); % Place a 2-meter marker ahead of the sensor in bird's-eye view imagePoint0 = vehicleToImage(birdsEyeConfig, [2, 0]); offset = 5; % offset marker from text label by 5 pixels annotatedB = insertMarker(B, imagePoint0 - offset); annotatedB = insertText(annotatedB, imagePoint0, '2 meters'); figure imshow(annotatedB) title('Bird''s-Eye View')
График выше показов, что камера измеряет расстояния точно. Теперь можно использовать монокулярную камеру для объекта и обнаружения контура маршрута. Смотрите, что Визуальное Восприятие Использует Монокулярную Камеру (Automated Driving Toolbox) пример.
