Содержание
- 2. Определение Калибровка камеры — это задача получения внутренних и внешних параметров камеры по имеющимся фотографиям или
- 3. Дисторсии Нулевая дисторсия Положительная дисторсия “подушка” Отрицательная дисторсия “бочка” distortio — искривление, коэффициент линейного увеличения изменяется
- 4. Радиальные искажения возникают в результате формы объектива Тангенциальные искажения возникают как результат сборки камеры в целом.
- 5. Радиальные искажения Линзы реальных камер часто искажают расположении пикселей вблизи краев фотоприёмника. Это выпуклое явление появляется
- 6. Тангенциальные искажения возникают в результате производственных дефектов, возникающих от не точно параллельно установленных линз к плоскости
- 7. Существует ещё множество других видов искажений, которые возникают в системах визуализации, но они, как правило, имеют
- 8. OpenCV предоставляет несколько алгоритмов для вычисления внутренних параметров. Калибровка выполняется при помощи функции cvCalibrateCamera2(). В данной
- 9. Для каждого кадра, содержащего определенный объект, существует возможность описать позу данного объекта по отношению к системе
- 10. Что может быть калибровочным объектом Калибровочным объектом в OpenCV является плоская сетка с чередующимися черными и
- 11. Калибровка «Шахматной доской» в opencv Изображение шахматной доски (или изображение человека, держащего шахматную доску) можно использовать
- 12. Субпиксельные углы Углы, возвращаемые cvFindChessboardCorners() являются приблизительными. На практике это означает, что положения точны только в
- 13. Гомография В компьютерном зрении плоская гомография определяется как проективное отображение из одной плоскости в другую. Таким
- 14. Математика преобразований
- 15. Количество неизвестных Вращение 3 угла Перемещение 3 смещения Это нормально, т.к. известно, что плоский объект (например,
- 16. Теперь пусть имеется N углов и K изображений шахматной доски (в различных позициях). Как много представлений
- 17. Ну и как считать? Матрица гомографии H связывает положения точек плоскости исходного изображения с точками плоскости
- 18. А как параметры камеры вычислить? Функция калибровки После получения углов от нескольких изображений можно вызывать функцию
- 19. Не все так просто Для того, чтобы воспользоваться алгоритмом в cvCalibrateCamera2(). необходимо Воспользоваться функцией cvUndistort2(), которая
- 20. Стереокалибровка и стереозрение 1. Математически удаляются радиальные и тангенциальные искажения объектива . На выходе будет получено
- 21. Как можно получить глубину?
- 22. Горизонтально ровно и фронтально параллельно
- 23. Эпиполярная геометрия 2 камеры обскуры Керновые точки – центр проекции изображения другой камеры Керновая плоскость: p
- 24. Зачем предыдущий слайд? Каждая трехмерная точка представлений камер располагается на эпиполярной плоскости, которая пересекает каждое изображение
- 25. Еще 2 матрицы Существенная Е - перемещение и смещение камер в пространстве Фундаментальная F - как
- 26. Как в OpenCV Аалогично с калибровкой одной камеры предоставляем изображения шахматной доски, снятые правой и левой
- 28. Карты глубины трехмерного перепроецирования cvReprojectImageTo3D()
- 29. Фотограмметрическая калибровка Калибровка камер производится наблюдением за калибровочным объектом, геометрия которого в 3D пространстве известна с
- 30. по снимкам пространственного тест-объекта
- 31. Установка калибровочных маркеров
- 32. Съемка стенда
- 33. по снимкам плоского тест-объекта Определение параметров фотограмметрической калибровки по полученным таким образом снимкам производится в результате
- 34. Самокалибровка Не использует калибровочных объектов. Использует движение камеры в статической сцене. Если изображения будут браться от
- 35. Технология, представленная Zhengyou Zhang требует только камеру для наблюдения за плоским объектом, показанным с нескольких сторон
- 36. Объективом с переменным фокусным расстоянием Способ предложила Марина Колесник в своей статье «Техника калибровки для объективов
- 37. Калибровка с помощью нейронных сетей и генетических алгоритмов вход – искаженные изображения выход – выпрямленные на
- 39. Скачать презентацию