概要

カメラのキャリブレーションは,特別なキャリブレーションパターンのイメージを使用してカメラのパラメーターを推定するプロセスです。パラメーターには,カメラの内部パラメーター,歪み係数およびカメラの外部パラメーターがあります。カメラをキャリブレーションしたら,推定されたパラメーターの精度をいくつかの方法で評価できます。

カメラのキャリブレーション

チェッカーボードのキャリブレーションパターンからなる一連のイメージを使用して,カメラパラメーターを推定します。

创建一组校准图像。图像= imageDatastore (fullfile (toolboxdir (“愿景”)，“visiondata”，.．.“校准”，“莫诺”));imageFileNames = images.Files;%检测校准模式。[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imagefilnames);%生成方块角落的世界坐标。squareSize = 29;%毫米worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);校准相机。I = readimage(images, 1);imageSize = [size(I, 1)， size(I, 2)];[params， ~， estimationErrors] = estimatecamerparameters (imagePoints, worldPoints, worldPoints).．.“图象尺寸”、图象尺寸);

外部パラメーター

カメラとキャリブレーションパターンの相対位置をプロットすることで,キャリブレーションでの明らかな誤差を素早く検出できます。関数showExtrinsicsを使用して,カメラの座標系でキャリブレーションパターンの位置をプロットするか,パターンの座標系でカメラの位置をプロットします。パターンがカメラの背後にあったり,カメラがパターン背後にあるといった,明らかな問題点を探します。また,パターンがカメラから遠すぎないか,あるいはカメラに近すぎないかも確認します。

图;showExtrinsics (params,“CameraCentric”);

图;showExtrinsics (params,“PatternCentric”);

再投影誤差

再投影誤差では精度の定性的な測度が与えられます。再投影誤差は、キャリブレーション イメージ内で検出されたパターンのキーポイントと、それに対応する同じイメージに投影されたワールド座標点との間の距離です。関数showReprojectionErrorsでは,各キャリブレーションイメージにおける平均再投影誤差を可視化できて便利です。全体的な平均再投影誤差が大きすぎる場合,誤差が最も大きいイメージを排除してから,再度キャリブレーションを行うことを検討してください。

图;showReprojectionErrors (params);

推定誤差

推定誤差は,各推定パラメーターの不確かさを表します。関数estimateCameraParametersは,オプションでestimationErrors出力を返しますが,そこには推定された各カメラパラメーターに対応する標準誤差が含まれます。返された標準誤差 $$\sigma$$(単位は対応するパラメーターと同じ)を使用して,信頼区間を計算できます。たとえば,+ / - $$1．96\sigma$$は95%信頼区間に対応します。つまり,特定のパラメーターの実際値が,その推定値の $$1．96\sigma$$以内にある確率が95%であるということです。

displayErrors (estimationErrors params);

标准的错误估计摄像机的参数  ---------------------------------------------- intrinsic  ---------- 焦距(像素):[714.1886 + / - 3.3219 - 710.3786 + / - 4.0579]主点(像素):[563.6480 + / - 5.3967 - 355.7251 + / - 3.3036)径向畸变:[-0.3536 +/- 0.0091 0.1730 +/- 0.0488] Extrinsics ----------旋转矢量:(-0.6096 + / - 0.0054 - -0.1789 + / - 0.0073 - -0.3835 + / - 0.0024) (-0.7283 + / - 0.0050 - -0.0996 + / - 0.0072 - 0.1964 + / - 0.0027) (-0.6722 + / - 0.0051 - -0.1444 + / - 0.0074 - -0.1329 + / - 0.0026) (-0.5836 + / - 0.0056 - -0.2901 + / - 0.0074 - -0.5622 + / - 0.0025) (-0.3157 + / - 0.0065 - -0.1441 + / - 0.0075 - -0.1067 + / - 0.0011] [-0.7581 + / - 0.0052 - 0.1947 + / - 0.0072 - 0.4324[-0.6223 +/- 0.0053 0.0231 +/- 0.0073 0.3663 +/- 0.0024][0.3443 +/- 0.0063 -0.2226 +/- 0.0073 -0.0437 +/- 0.0014]平移向量(mm):(-146.0516 + / - 6.0391 - -26.8684 + / - 3.7318 - 797.9027 + / - 3.9002) (-209.4357 + / - 6.9637 - -59.4563 + / - 4.3578 - 921.8198 + / - 4.6295) (-129.3823 + / - 7.0907 - -44.1028 + / - 4.3751 - 937.6832 + / - 4.4913) (-151.0048 + / - 6.6905 - -27.3251 + / - 4.1339 - 884.2789 + / - 4.3925) (-174.9499 + / - 6.7056 - -24.3498 + / - 4.1606 - 886.4961 + / - 4.6686] [-134.3095 + / - 7.8887+/- 4.984 +/- 4.984 +/- 4.984 +/- 4.984 [- 3.984 +/- 3.984 +/- 3.984 +/- 4.984] [- 3.984 +/- 3.984 +/- 3.984 +/- 4.984]

キャリブレーションの精度を改善する方法

特定の再投影誤差または推定誤差を許容できるかどうかは,特定アプリケーションの精度要件によって決まります。キャリブレーションの精度を許容できないと判断した場合には,いくつかの方法で改善することができます。

まとめ

この例では,カメラのキャリブレーション誤差を取得および解釈する方法を説明しました。

参考文献

[1] z。一种灵活的相机校准新技术。机械工程学报，28(11):1330-1334,2000。