問題タブ [extrinsic-parameters]

私の質問は次のとおりです。

単一のカメラ (位置と向きの両方が一定) を適用して、遠く離れた平面ターゲットの動きを監視します。焦点距離、センサー解像度、主点などの固有パラメータは既知です。レンズの歪みは考慮されていません。

ワールド システムでは、(平面内の) ターゲットに関する 3 つの次元が知られています。カメラの外部パラメーターを決定するだけで十分かどうか疑問に思います。もしそうなら、それをどのように計算するのですか？

どうもありがとう。

Opencv サンプル コードを使用して、カメラのキャリブレーションを行います。私の知る限り、外部パラメーターには 12 の要素がありますが、OpenCV では、回転ベクトルと平行移動ベクトルの合計は 6 です。

なぜOpenCVには6つのパラメータしかないのですか?

http://docs.opencv.org/2.4/_downloads/camera_calibration.cpp

Prince の本Computer Vision: Models, Inference, and Learningを読んでいます。具体的には、カメラ パラメーターと姿勢推定の問題を理解することを目的としていますが、外部カメラ パラメーターに問題があります。私が理解しているように、外部カメラパラメータは回転行列と並進ベクトルで構成されています。回転行列は、ワールド座標系をカメラ座標フレームに変換します。私の質問は、回転行列が厳密な意味での回転行列かどうかです。それは直交しており、行列式は 1 です。

幾何学的変換に関する次の章で、彼はカメラが平面 (w/z 座標 = 0) を見ている場合について説明し、外部カメラ行列によって表されるアフィン変換と射影変換を紹介しているので、私が尋ねます。そのような変換は回転行列を使用して達成できないため、私は混乱していますか、それとも間違っていますか? 一般的に混乱

MATLAB リンクに基づくカメラ キャリブレーションの外部行列は4x3 行列 (向きと平行移動を含む) である必要があります。これは、12 要素が必要であることを意味しますが、 Tango ドキュメントの説明に基づいて、平行移動には 3 つの数値、回転には 4 つの数値しか得られません。これらの 7 つの数字で 4x3 マトリックスを作成するにはどうすればよいですか?

ありがとう、ヴァヒド。

私は最近、Matlab Single Camera Calibration Appアルゴリズムを使用して、カメラの組み込み関数と外部関数を調整しています。チェス盤の隅を見つけると、多くのdetectCheckerboardPoints場合、Matlab の関数が opencv api を (正確に) 実行しますがcv::findChessboardCorners、一部の写真では、Matlab が奇妙な動作をします。

たとえば、次の画像では、ボードの正方形の間の角がはっきりと見えますが、matlab は奇妙な場所で冗長なものを見つけます。

1. 元の画像: //5*8=40 の内側のコーナー ポイントがあるはずです

2. 歪みのない画像で見つかったコーナーポイント: //6*9=54 個見つかりました

3. 元の画像で見つかったポイント: //6*10=60...

matlab コード スニペットは以下のように単純です。

4. opencvこの画像で（以下のコード）で検出されたコーナーは非常に正確です：

//opencv コード: