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3D ポイントの再投影を実行する必要があります (Bundler からのデータが既にあります)。

固有のカメラ パラメーターを取得するために、MATLAB のカメラ キャリブレーション ツールボックスを使用しています。27 枚の画像からこのような出力が得られました (チェス盤。画像はさまざまな角度から撮影されています)。

Calibration results after optimization (with uncertainties):

Focal Length:     fc = [ 2104.11696  2101.75357 ] ± [ 23.13283  22.92478 ]
Principal point:  cc = [  969.15779   771.30555 ] ± [ 21.98972  15.25166 ]
Skew:        alpha_c = [  0.00000 ] ± [ 0.00000  ]
Distortion:       kc = [  0.11555  -0.55754  -0.00100  -0.00275  0.00000 ] ± 
                       [ >0.05036   0.59076   0.00307   0.00440  0.00000 ]
Pixel error:     err = [  0.71656   0.63306 ]

注: 数値誤差は標準偏差の約 3 倍です (参考値)。

数値エラー、つまり焦点距離エラー +- [23.13283 22.92478] 、主点エラーなどについて疑問に思っています。これらのエラー番号が実際に何を表し、その影響は何ですか??

ピクセルエラーは本当に少ないです。

これまでのところ、再投影のために上記のデータから次のマトリックスを使用しています。

K=[ 2104.11696 0 969.15779; 0 2101.75357 771.30555;0 0 1]

上記の行列「K」は私には正しいようです。私が何か間違ったことをしているなら、私を修正してください...

お返事お待ちしております。

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ここには 2 種類のエラーがあります。

1 つは再投影誤差です。カメラをキャリブレーションしたら、結果のカメラ パラメーターを使用して、ワールド座標のチェッカーボード ポイントを画像に投影します。次に、再投影エラーは、それらの投影されたポイントと検出されたチェッカーボード ポイントの間の距離です。再投影誤差の許容値はアプリケーションによって異なりますが、経験則として、平均再投影誤差は 0.5 ピクセル未満である必要があります。

もう 1 つの種類のエラーは、各推定パラメーターに対して得られる +/- 間隔です。これらは、最適化アルゴリズムから生じる標準誤差に基づいています。ブーゲのカメラ キャリブレーション ツールボックスが提供する値は、実際には標準誤差の 3 倍であり、99.73% の信頼区間に相当します。つまり、カメラ キャリブレーション ツールボックスが焦点距離エラーを +- [23.13283 22.92478] と報告する場合、実際の焦点距離は 99.73% の確率で推定値の範囲内にあります。

再投影誤差により、キャリブレーションの精度をすばやく測定できます。標準誤差 (推定誤差と呼びましょう) は、結果をより注意深く分析するのに役立ちます。たとえば、平均再投影誤差が大きいキャリブレーション イメージを除外するようにしてください。一方、推定誤差が大きい場合は、キャリブレーション イメージをさらに追加してみてください。

ところで、Computer Vision System Toolbox には、カメラのキャリブレーションをはるかに簡単にするGUI カメラ キャリブレーター アプリが含まれるようになりました。ドキュメントには、再投影エラーの適切な説明もあります。

于 2014-09-19T12:46:41.467 に答える
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カメラ キャリブレーション ツールボックスは、チェッカー ボード イメージからグリッド ポイントを抽出し、それを使用してキャリブレーション パラメーターを見つけます。

ピクセル誤差は、抽出されたグリッド点の平均再投影誤差、つまり実際のピクセル位置と、計算された K マトリックスを使用したものです。したがって、これらの数値はほとんどが 1 (1 ピクセル エラー) 以内ですが、あなたの数値はかなりのものです。焦点距離の誤差は、計算された焦点距離の分散です。

カメラのキャリブレーションを見つけるのに必要な画像は 3 つまたは 4 つだけです (実際の数は忘れました)。複数の画像を提供すると、3 ～ 4 枚の画像のすべての組み合わせについて K が計算され、K が計算されます。エラーは、これらすべての計算された K の分散です。

数値が非常に高い (22 ～ 23 ピクセルに対して 3 ～ 4 ピクセル以内である必要があります)。その理由は、キャリブレーションに不適切な画像であり、グリッド ポイントの初期推定が間違っているためです (これは、画像の 4 つのコーナーを選択して手動で行います)。また、通常、最新のカメラでは f_x と f_y は同じであり、(f_x + f_y)/2 の両方の平均を取る必要があります。

主なポイントについては、カメラの解像度が 1920 x 1600 のようで、ツールボックスで指定されたものではなく [980 800] を使用する必要があります。通常、ccd は現在慎重に配置されており、主軸は正確に中心にあります。

于 2013-11-01T20:50:33.823 に答える