triangulate
ステレオ イメージでの歪み補正後のマッチする点の 3 次元位置
構文
説明
worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,stereoParams)
worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,camProjection1,camProjection2)
[ はさらに、前述の構文のいずれかの入力引数を使用してワールド ポイントの再投影誤差を返します。worldPoints,reprojectionErrors] = triangulate(___)
[ はさらに、有効および無効なワールド ポイントのインデックスを返します。有効な点はカメラの前に配置されます。worldPoints,reprojectionErrors,validIndex] = triangulate(___)
例
ステレオ パラメーターを読み込みます。
load('webcamsSceneReconstruction.mat');イメージのステレオ ペアを読み取ります。
I1 = imread('sceneReconstructionLeft.jpg'); I2 = imread('sceneReconstructionRight.jpg');
イメージの歪みを補正します。
I1 = undistortImage(I1,stereoParams.CameraParameters1); I2 = undistortImage(I2,stereoParams.CameraParameters2);
両方のイメージ内で顔を検出します。
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector; face1 = faceDetector(I1); face2 = faceDetector(I2);
顔の中心を求めます。
center1 = face1(1:2) + face1(3:4)/2; center2 = face2(1:2) + face2(3:4)/2;
カメラ 1 から顔までの距離を計算します。
point3d = triangulate(center1, center2, stereoParams); distanceInMeters = norm(point3d)/1000;
検出した顔と距離を表示します。
distanceAsString = sprintf('%0.2f meters', distanceInMeters); I1 = insertObjectAnnotation(I1,'rectangle',face1,distanceAsString,'FontSize',18); I2 = insertObjectAnnotation(I2,'rectangle',face2, distanceAsString,'FontSize',18); I1 = insertShape(I1,'filled-rectangle',face1); I2 = insertShape(I2,'filled-rectangle',face2); imshowpair(I1, I2, 'montage');
入力引数
イメージ 1 の対応する点の座標。M 個の [x y] 座標からなる M 行 2 列の行列、または特徴点のタイプで説明されている特徴点オブジェクトの 1 つとして指定します。
イメージ 1 の対応する点の座標。M 個の [x y] 座標からなる M 行 2 列の行列、または特徴点のタイプで説明されている特徴点オブジェクトの 1 つとして指定します。
ステレオ システムのカメラ パラメーター。stereoParameters オブジェクトとして指定します。このオブジェクトには、ステレオ カメラ システムの内部パラメーター、外部パラメーターおよびレンズ歪みパラメーターが含まれます。関数 estimateCameraParameters を使用してカメラ パラメーターを推定し、stereoParameters オブジェクトを返します。
stereoParameters オブジェクトを関数に渡す場合、ワールド座標系の原点はカメラ 1 の光学的中心に設定されます。x 軸はカメラから右方向に、y 軸はカメラから下方向に、z 軸はカメラから遠ざかる方向に向いています。
カメラ 1 の射影行列。3 行 4 列の行列として指定します。この行列は、同次座標の 3 次元点をカメラからのイメージの対応する点にマッピングします。この入力は、ワールド座標系のカメラ 1 の位置と向きを示します。camProjection1 は、実数および非スパースの数値行列でなければなりません。このカメラ行列は関数 cameraProjection を使用して取得できます。
関数に渡されるカメラ射影行列は、ワールド座標系を定義します。
カメラ 2 の射影行列。3 行 4 列の行列として指定します。この行列は、同次座標の 3 次元点をカメラからのイメージの対応する点にマッピングします。この入力は、ワールド座標系のカメラ 2 の位置と向きを示します。camProjection2 は、実数および非スパースの数値行列でなければなりません。このカメラ行列は関数 cameraProjection を使用して取得できます。
関数に渡されるカメラ射影行列は、ワールド座標系を定義します。
出力引数
歪み補正後のイメージ ポイントのマッチするペアの 3 次元位置。M 行 3 列の行列として返されます。この行列には、2 つのステレオ イメージからの歪み補正後のマッチするイメージ ポイントのペアの [x y z] 位置が M 個含まれます。
stereoParams を使用してカメラのジオメトリを指定すると、ワールド ポイントの座標はカメラ 1 の光学中心からの相対的な位置を示します。
camProjection1 と camProjection2 を使用してカメラのジオメトリを指定すると、ワールド ポイントの座標がカメラ行列によって定義されます。
matchedPoints1 と matchedPoints2 のデータ型が double の場合、関数は worldPoints をデータ型 double として返します。それ以外の場合は worldPoints をデータ型 single として返します。
データ型: single | double
再投影誤差。M 行 1 列のベクトルとして返されます。関数は、各ワールド ポイントを両方のイメージに投影します。その後、各イメージで検出された点と再投影された点の間の距離として、再投影誤差を計算します。reprojectionErrors ベクトルには、各ワールド ポイントの平均再投影誤差が含まれます。
ワールド ポイントの有効性。M 行 1 列の logical ベクトルとして返されます。logical 1 (true) として示される有効な点は、カメラの前に配置されます。logical 0 (false) として示される無効な点は、カメラの後ろに配置されます。
カメラの位置に関するワールド ポイントの有効性は、カメラ行列と同次座標を使用してイメージにワールド ポイントを投影することによって決定されます。結果のスケール係数が正の場合、ワールド ポイントは有効です。
ヒント
関数 triangulate ではレンズ歪みが考慮されません。点の検出前に関数 undistortImage を使用して、イメージの歪みを補正できます。あるいは、関数 undistortPoints を使用して点自体の歪みを補正できます。
参照
[1] Hartley, Richard, and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. 2nd ed., 312-313. Cambridge, UK ; New York: Cambridge University Press, 2003.
