問題タブ [reprojection-error]

SIFTアルゴリズムを実行して特徴を抽出した平面マーカーがあります。次に、ディテクターを実行してシーン内のこのマーカーを見つけ、再び特徴を抽出します。を使用して OpenCV でポイントを一致させ、一致したペアからホモグラフィを抽出しfindHomography()ます。

ここで、マーカーで検出された 2D ポイントを計算されたホモグラフィで投影して、シーンから測定された 3D ポイントと位置を比較し、再投影誤差を計算します。ピクセル座標、センチメートル、キャリブレーション マトリックスと混同しています。どの変換を最初に行うべきかわかりません。

誰かがこれに関するリンクを知っているか、方法を説明できますか?

OpenLayers を使用してコードを書いています。このコードでは、さまざまなズーム レベルでさまざまなレイヤーを表示したいと考えています。ここまで、すべてが機能します。私の問題は、Google マップをベースレイヤーとして追加しようとしたときに始まりました。レイヤーの投影システムが Google レイヤーと一致していないため、再投影する必要があります。Proj4js.transform メソッドを使用しようとしましたが、機能しませんでした。私のレイヤーは EPSG:3006(スウェーデン) にあり、Google レイヤーは EPSG:900913 にあります。次のコードでは、投影されたレイヤーが右にシフトされます。再投影がうまくいかなかったということです。私のコードの何が問題なのか教えてください。

Hi i been trying to reproject a raster image from Equirectangular to EPSG:4326 (Latlon), the issue is that every time i run my code on R, i get the wrong coordinates on the new image; i don´t know where is the error in the code, also i do the same process with Qgis, and i got the same result, it´s strange, i got the opportunity to do the same reprojection process in ENVI, and the result was succesful, help please!!!

The correct coordinates should be like this:

Thanks!!!

キャリブレーションされた（固有パラメータ）カメラがあります。オブジェクトからステレオ写真を撮り、それらを再投影プロセスで使用して、オブジェクトの 3D 情報を見つけます。

そのために、まず基本行列を計算しました。次に、Essential マトリックスを取得し、そこから、Rotation マトリックスと Translation ベクトル、およびその他の必要な情報を取得します。

問題は、異なるパラメーターを使用すると、非常に異なる結果が得られることです。Fundamental マトリックスが同じステレオ イメージに対して異なる可能性があることはわかっていますが、同じ Rotation マトリックスと Translation ベクトルを持つことを期待しています。ただし、パラメーターが異なると (たとえば、一致した特徴の数)、異なるマトリックスが生成されます。私は何かが恋しいですか？同じステレオ画像が (かなり) 同じ回転、平行移動、および再投影行列を提供する必要があるというのは正しいですか?

これが私のコードです。任意の助けをいただければ幸いです。ありがとう！

エッセンシャル マトリックスを計算するために、Nister の 5 ポイント メソッドを使用しました。RANSAC と Sampson Error Threshold を使用して異常値の拒否をさらに改善しました。ランダムに 5 つのポイント セットを選択し、必須行列を推定して、一致のベクトルのサンプソン エラーを評価します。Sampson エラーがしきい値t(0.01私が使用している例では に設定) を下回るポイント座標は、インライアとして設定されます。このプロセスはすべての必須行列に対して繰り返され、インライアのスコアが最も高いものを保持します。

の値の大部分、dサンプソン エラーのベクトルが大きすぎることに気付きました。たとえば、のサイズdが (1x1437) の場合、

これは、length(g)=14257 つの値のみがこのしきい値のインライアであることを意味しますが、これは正しくありません!

しきい値を設定するには？サンプソン誤差値を解釈する方法は?

お願い助けて。ありがとうございました

Caltech Toolbox http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/example.htmlを使用してカメラのキャリブレーションを行ってい ますが、結果の品質についてはよくわかりません。最初は約 40 枚の画像がありましたが、再投影誤差が大きかったため、キャリブレーション中に約 10 枚落ちました。カメラを三脚に取り付け、チェッカーボードをどこかに置いてモーション ブラーを回避しました。焦点距離を最大に固定しました。

再投影エラーは問題ないように見えますが、焦点距離、主点、および歪みの不確実性が頭を悩ませています。与えられた不確実性は標準偏差の 3 倍を参照する必要があるため、99% の偏差をカバーする必要がありますが (正規分布を仮定)、私の結果はそれ以上に異なります。キャリブレーションから得られるものは次のとおりです。

1 回目の試行:

焦点距離: fc = [ 952.67300 952.58901 ] ± [ 3.18678 3.24121 ]

主点: cc = [ 641.33128 339.39042 ] ± [ 2.07428 2.53779 ]

kc = [ 0.16627 -0.28830 -0.00118 -0.00074 0.00000 ] ± [ 0.00554 0.00979 0.00093 0.00076 0.00000 ]

2 回目の試行:

焦点距離: fc_left = [ 949.92127 946.43747 ] ± [ 4.75903 4.44547 ]

主点: cc_left = [ 642.39817 345.69787 ] ± [ 2.95598 4.19728 ]

kc = [ 0.13925 -0.23895 0.00141 -0.00062 0.00000 ] ± [ 0.00319 0.00490 0.00054 0.00041 0.00000 ]

3 回目の試行:

焦点距離: fc = [ 949.55376 948.31960 ] ± [ 1.87647 1.73045 ]

主点: cc = [ 644.32264 342.15631 ± [ 1.19304 1.89943 ]

ねじれ

kc = [ 0.15587 -0.26060 -0.00010 0.00018 0.00000 ] ± [ 0.00350 0.00612 0.00061 0.00044 0.00000 ]

ピクセル エラーは、3 回の試行すべてでほぼ同じでした 。

err = [ 0.24621 0.18013 ] (残念ながら結果を保存しませんでした)

私の質問は次のとおりです。

結果を改善するにはどうすればよいですか?

一般的に、キャリブレーションから期待できる最高のものは何ですか?

ありがとう！