opencv - ナチュラル マーカー トラッキングでのカメラのキャリブレーション

Question

ナチュラル マーカー トラッカーを実装する場合、カメラを調整する必要がありますか?

実際には、カメラのキャリブレーションのアイデアはよくわかりませんが、3d/2d オブジェクトを画像フィードに追加するために必要であると読んだことがあります。

Answer 1

カメラのキャリブレーションとは、カメラの固有パラメータを見つけることを意味します。もちろん、自然の特徴をうまく検出したい場合は必要です。ここでその理由を説明します。

次に、外部パラメーターを探すだけです。カメラは常に同じであるため、キャリブレーションを行う必要があるのは 1 回だけです (ズームイン/ズームアウト、焦点距離の変更などはできないことを考慮してください)。カメラのキャリブレーションを行わないと、自然の特徴の追跡タスクに多くの問題が発生します。これは、基準点の追跡よりも難しいためです。

私が渡したリンクには、平面マーカーからポーズを計算する方法も記載されています。これは理論上の話ですが、Web では多くのコードを見つけることができます。さらにサポートが必要な場合は、必要に応じてさらに詳しく説明できます。

Answer 2

それは必要ですか？いいえ。

それは役に立ちますか？あなたは賭けます。経験則として、固定カメラのカメラ キャリブレーションを実行できる場合は、必ず実行してください。

このような情報を使用して、多くのことができます: 歪みの除去、ある種のメトリック空間での距離の取得、... ほとんどのトラッカーには基礎となる仮定/モデルがあり、これらのモデルは、データがモデルが意味のある空間にある場合に最適です。 . カメラのキャリブレーションは、これを実現する簡単な方法の 1 つです。

Answer 3

厳密に言えば、特徴を検出し、パターン マッチングを実行してマーカーを認識し、カメラのキャリブレーションなしでそれらの特徴を追跡できます。キャリブレーションにより、マーカーの境界を決定したり、3D ポーズ推定を実行したりするときに必要な、固有 (歪み係数など) と外部 (回転など) の両方のカメラ パラメーターを決定できます。