一連の画像を投影し、カメラを使用して投影されたものを読み取るシステムがあります。誰かがプロジェクションの前に立っているとき、その人がプロジェクションのどの部分の前に立っているかを知る必要があります。人物の検出に問題はありません。カメラで検出されたポイントを、プロジェクターに送信されている画像にマッピングする方法を見つける必要があるだけです。
findHomograhy (表示画像と投影画像の角を使用) を使用してみましたが、結果の行列では正確な結果が得られません。他のアイデア (または findHomography を機能させるためのトリック) はありますか?
カメラからキャプチャされた画像はかなりぼやけていて、ノイズが多く、歪んでいると思います。投影された画像のコーナーを何らかの形で検出/追跡していると思います。
行うべき重要なことの 1 つは、カメラをキャリブレーションしてラジアル レンズの歪みを取り除くことです (まだ行っていない場合)。
プロジェクタには放射状の歪みもある可能性があり、新しくキャリブレーションされたカメラでもキャリブレーションできる可能性があります。ただし、すぐに使えるソリューションを見つけることができるかどうかはわかりません。カメラのキャリブレーションに似たいくつかの深刻な最適化問題のドメインに関与する必要がある場合があります。
上記のすべてが解決された後、まだ問題があります...キャプチャされた画像がぼやけてノイズが多いため、コーナートラッキングでエラーが発生します. これは、わずか 4 つのポイントで、これらのエラーが結果の遠近法ワープに大きく現れることを意味します。対応点抽出の誤りには確率分布がある。外れ値を除いて、ほとんどの場合は正常であると仮定すると、エラーの標準偏差が大きすぎることを意味します。ここで、大数の法則により、サンプル数を増やすと、平均に近づくことが保証されます。この場合、正しい投影です。
私が言おうとしているのは、ノイズと戦うためにはより多くの点対応が必要であり、少数のものをより正確に検出する必要があるということです。投影された画像に常に/通常、いくつかの優れた機能があり、計算能力を費やす意思がある場合は、機能マッチングを使用できる場合があります: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_description/feature_description .html