カメラキャリブレーターアプリはチェッカーボードパターンを使用します。チェッカーボードパターンはキャリブレーションのターゲットとして使用するのに便利です。キー ポイントの抽出に異なるパターンを使用する場合、カメラ キャリブレーション用の MATLAB 関数を直接使用できます。関数の一覧は、単一カメラとステレオカメラのキャリブレーションを参照してください。

提供されているチェッカーボードパターンをMATLABから直接印刷して使用できます。正方形のチェッカーボードパターンは使用できません。縦横のどちらか一方が偶数個の四角形を含み,もう片方は奇数個の四角形を含んでいなければなりません。したがって,パターン中の2隅が黒い四角になり,残りの2隅が白い四角になります。アプリはこの条件に基づいてパターンの向きを判定できます。キャリブレーターは長辺をx軸方向に割り当てます。

チェッカーボードパターンを準備するには,次を行います。

カメラをキャリブレーションするには,次の規則に従います。

最良の結果を得るには,キャリブレーションパターンの少なくとも10 ~ 20枚のイメージを使用してください。カメラキャリブレーターでは少なくとも3枚のイメージが必要です。圧縮なしのイメージか,PNGなどの可逆圧縮形式を使用します。キャリブレーションの精度を高めるには,次のようにします。

[キャリブレーション]タブの[ファイル]セクションで,[イメージの追加)をクリックして,複数のフォルダーからイメージを追加できます。[浏览]ボタンを使用してカメラ1に対応するイメージの場所を選択します。2次に,カメラについて同じことを行います。チェッカーボードパターンに含まれる正方形の 1 辺の長さを入力して、[チェッカーボードの正方形のサイズ]を指定します。

キャリブレーターは,追加されたイメージのそれぞれのチェッカーボードを検出して,[イメージの解析]進行状況バーに検出の進行状況が表示されます。除外されたイメージがある場合,[検出結果]ダイアログボックスが開いて診断情報が表示されます。結果には処理されたイメージの合計数と,処理されたイメージのうち,取り込まれた,除外されたまたはスキップされたイメージの数が表示されます。キャリブレーターは重複するイメージをスキップします。

除外されたイメージを表示するには,[イメージの表示)をクリックします。キャリブレーターは重複するイメージを除外します。また,チェッカーボード全体が検出されなかったイメージも除外します。検出されない理由としては,イメージがぼやけている,パターンの角度が極端に大きいなどの原因が考えられます。大きなイメージや,多数の正方形を含むパターンの検出には時間がかかります。

[データブラウザー]ペインには、イメージのペアとその 身份证件が表示されます。これらのイメージ ペアには検出されたパターンが含まれています。イメージを表示するには、[データブラウザー]ペインからイメージを選択します。

[イメージ]ペインに,選択されたチェッカーボードのイメージペアが緑の円が表示され,検出された点が示されます。ズームコントロールを使用して,コーナーが正しく検出されたことを確認できます。黄色い四角は原点(0,0)を示します。XとYの矢印は,チェッカーボードの座標軸の向きを示します。

アプリにカメラの内部パラメーターを計算させるか,事前に計算された固定の内部パラメーターを読み込ませるか選択することができます。内部パラメーターをアプリに読み込むには,[キャリブレーション]タブの[内部パラメーター]セクションで(固定内部パラメーターの使用)を選択します。[オプション]セクションの(半径方向歪み]および[計算]オプションは,内部パラメーターを読み込むと無効になります。

内部パラメーターをワークスペースから変数として読み込むには,(内部パラメーターの読み込み]をクリックします。たとえば,wideBaselineStereo構造体に両方のカメラの内部パラメーターが含まれる場合です。

ld =负载(“wideBaselineStereo”);Int1 = ld.intrinsics1 int2 = ld.intrinsics2

カメラのレンズ歪みが大きい場合,アプリでカメラの内部パラメーターの初期値を計算できないことがあります。カメラの製造元による仕様が手元にあり,ピクセルサイズ,焦点距離,レンズ特性などがわかっている場合には,カメラ内部パラメーターや半径方向の歪みの初期推定値を手動で設定することができます。初期推定値を設定するには,[オプション]、(最適化オプション]をクリックします。

"再投影誤差"は,検出された点と再投影された点の間のピクセル単位での距離です。ステレオカメラキャリブレーターアプリは,チェッカーボードで定義されたワールド座標からチェッカーボードの点をイメージ座標に投影し,再投影誤差を計算します。その後,アプリは再投影された点を,それぞれ対応する検出された点と比較します。原則として1ピクセル未満の平均再投影誤差は許容されます。

ステレオキャリブレーションアプリでは,再投影誤差が棒グラフとして,ピクセル単位で表示されます。グラフは,キャリブレーションに悪影響を与えるイメージの判別に役立ちます。棒グラフのエントリを選択して,[データブラウザー]ペインのイメージのリストからイメージを削除します。

再投影誤差棒グラフ
棒グラフには,イメージごとの平均再投影誤差が全体の平均誤差と共に表示されます。バーのラベルはイメージのIDを示します。強調表示されているバーは,選択したイメージペアに対応します。

イメージペアを選択するには以下のいずれかの方法を使用します。

3次元外部パラメータープロットは,カメラを中心に据えたパターンのビューと,パターンを中心に据えたカメラのビューを提供します。カメラ中心のビューは,イメージの取得時にカメラが静止していた場合に役立ちます。パターン中心のビューは,パターンが静止していた場合に役立ちます。図を回転させるには,回転アイコンでカーソルをクリックし,マウスボタンを押したままにします。チェッカーボード(またはカメラ)を選択するには,それをクリックします。可視化で強調表示されたデータは,リストで選択したイメージに対応します。パターンとカメラの相対的な位置が予想どおりかどうかを判別します。たとえば,カメラの背後にパターンが表示される場合はキャリブレーション誤差があることを示します。

ステレオ平行化の効果を確認するには,[キャリブレーション]タブの[表示]セクションで(平行化の表示)をクリックします。キャリブレーションが正確な場合は、イメージの歪みが補正されて行が揃います。

再投影誤差が小さい場合でも,平行化されたイメージをチェックすることが重要です。たとえば,イメージ内のパターンによりカバーされる部分の割合が少ないと、キャリブレーションの結果に示された再投影誤差の数がほとんどない場合でも、歪みの推定値が誤っている可能性があります。次の図に、以下は単一カメラのキャリブレーションでこのタイプの不正確な推定が生じた場合の例を示します。

以下の場合はイメージを追加することを検討してください。

以下の場合はイメージを削除することを検討してください。

[オプション]セクションで、対応するラジオ ボタンを選択して 2.個または 3.個の半径方向の歪み係数を指定できます。“半径方向の歪み”は,レンズの光学的中心からエッジに向かうにつれて光線の屈折率が大きくなる現象を指しています。この歪みはレンズが小さいほど大きくなります。

半径方向の歪み係数は、このタイプの歪みをモデル化します。歪んだ点は (十)_扭曲的y_扭曲的)として次のように表されます。

一般に、キャリブレーションを行うには 2.つの係数で十分です。広角レンズなどの歪みが大きい場合には、3.つの係数を選択して K_3.を含めることができます。

[計算:せん断)チェックボックスをオンにした場合,キャリブレーターによりイメージの座標軸のせん断が推定されます。一部のカメラセンサーは不完全なため,イメージのx軸とy軸が直交しないことがあります。せん断パラメーターを使用すると,このような不完全性をモデル化できます。このチェックボックスをオフのままにすると,イメージの座標軸は直交すると仮定されます。これは通常,最新のカメラに該当します。

円周方向の歪みは,レンズとイメージ平面が平行にならない場合に生じます。円周方向の歪み係数は,このタイプの歪みをモデル化します。

歪んだ点は(x_扭曲的y_扭曲的)として次のように表されます。

[計算:円周方向歪み]チェックボックスをオンにすると,キャリブレーターにより円周方向の歪み係数が推定されます。そうでない場合,キャリブレーターは円周方向の歪み係数をゼロに設定します。

[カメラ パラメーターのエクスポート]、[パラメーターをワークスペースにエクスポートします]を選択して,stereoParametersオブジェクトをワークスペースに作成します。このオブジェクトにはカメラの内部パラメーター,外部パラメーターおよび歪み係数が含まれます。このオブジェクトはイメージの歪み補正,平面オブジェクトの測定,3次元再構成といったさまざまなコンピュータービジョンタスクに使用できます。キャリブレートされたカメラによる平面オブジェクトの測定を参照してください。(推定誤差のエクスポート]チェックボックスをオンにすることで,オプションで,ステレオカメラパラメーターの推定値の標準誤差を含むstereoCalibrationErrorsオブジェクトをエクスポートすることもできます。

[カメラ パラメーターのエクスポート]、(MATLABスクリプトの生成)を選択して,カメラパラメーターをMATLABスクリプトに保存すると,キャリブレーションセッションの手順を再現できるようになります。