카메라 교정은 3D 재구성에서 중요한 단계이며 카메라 매개 변수가 정확하게 결정된다는 것을 보장합니다. Proper Calibration은 이미지에서 파생 된 3D 모델 및 측정의 정밀도를 향상시킵니다. 이 문서는 카메라 교정 매개 변수를 효과적으로 계산하는 프로세스를 개요합니다.

카메라 교정

카메라 교정은 카메라의 본질적이고 진화적인 매개 변수를 평가하는 것이 좋습니다. Intrinsic 매개 변수는 초점 길이, 광학 센터 및 렌즈 왜곡 계수를 포함합니다. Extrinsic 매개 변수는 카메라의 위치와 방향을 공간에 정의합니다. 정확한 교정은 3D 포인트와 2D 이미지 투사 사이에 정확한 매핑을 허용합니다.

교정 방법

몇몇 방법은 checkerboard와 같은 구경측정 본을 사용하는 사진기 구경측정을 위해 존재합니다. 과정은 다른 각 및 위치에서 본의 다수 이미지를 붙잡기 포함합니다. 소프트웨어 공구는 그 후에 사진기 모수를 compute하는 이 이미지를 분석합니다.

Calibration Parameters를 계산하는 단계

  • Capture 이미지: 다양한 각도와 거리에서 캘리브레이션 패턴의 여러 이미지를 가져다.
  • Detect 패턴 포인트: 각 이미지의 패턴의 키 포인트를 식별하는 소프트웨어를 사용합니다.
  • Estimate 매개변수: 장의 방법과 같은 교정 알고리즘을 적용하여 본질적이고 진드기 매개 변수를 보완합니다.
  • Refine Calibration: Reprojection error를 최소화하고 정확성을 향상시키기 위한 최적화 기법을 사용합니다.

도구 및 소프트웨어

카메라 교정용 인기 도구는 OpenCV, MATLAB 및 Caltech의 Camera Calibration Toolbox를 포함합니다. 이 도구는 패턴 포인트 및 매개 변수의 계산을 자동화하는 기능을 제공하며, 교정 프로세스를 단순화합니다.