カメラの侵入と侵入のパラメータを理解することは、正確な3D再構築のために不可欠です。 これらのパラメータは、カメラがシーンをキャプチャし、シーンがイメージ平面に映し出する方法を定義します。 正確な校正は、正確な3Dモデリングと測定を保証します。

侵入カメラ変数

侵入パラメータは、焦点距離、光学センター、レンズ歪みを含むカメラの内部特性を記述します。それらはカメラの3Dポイントを2Dイメージポイントに変えるマトリックスによって表されます。

基幹は、通常、次のフォームを持っています。

[K =]] [ start{bmatrix} f x & 0 & c x \ 0 & f y& c y\ 0 & 0 & 1 end{bmatrix}]

f x]とf y]はピクセル単位の焦点距離であり、c xおよび[c yは光学センターの座標です。

元のカメラ変数

既存のパラメータは、世界の座標系でカメラの位置と方向を定義します。それらは、回転行列]R]と翻訳ベクターt]で構成されています。

地球の座標系からカメラ座標系までの3Dポイントを、その場で表す。

[[X c, Y c, Z c]^T = R * [X w, Y w, Z w]^T + T

校正プロセス

カメラキャリブレーションは、チェックボードなどの既定のキャリブレーションパターンの複数の画像をキャプチャすることを含みます。ソフトウェアアルゴリズムは、これらの画像を分析して、本物と本物パラメータを推定します。

一般的な方法は、Zhangの校正技術、複数の画像を使用して、最適化アルゴリズムを使用してパラメータを解決します。

  • さまざまな角度からキャリブレーションパターンの画像をキャプチャします。
  • 各画像のポイントを識別します。
  • 校正ソフトウェアを使用して、パラメータを計算します。
  • 校正精度を検証します。