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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

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構文

worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,stereoParams)
worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,camProjection1,camProjection2)
[worldPoints,reprojectionErrors] = triangulate(___)
[worldPoints,reprojectionErrors,validIndex] = triangulate(___)

説明

例

worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,stereoParams) は、2 つのステレオ イメージから歪み補正されたマッチするイメージ ポイントのペアの 3 次元の位置を返します。

worldPoints = triangulate(matchedPoints1,matchedPoints2,camProjection1,camProjection2) は、ワールド座標系のマッチするペアの 3 次元の位置を返します。これらの位置は、カメラ射影行列によって定義されます。

[worldPoints,reprojectionErrors] = triangulate(___) 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,validIndex] = 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。

例

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ライブ スクリプトを開く

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');

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

入力引数

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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。matchedPoints1 入力には、単一の平面上 (壁、テーブル、本など) に存在せず、matchFeatures などの関数を使用して推定的にマッチされる点が含まれていなければなりません。

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。matchedPoints1 入力には、単一の平面上 (壁、テーブル、本など) に存在せず、matchFeatures などの関数を使用して推定的にマッチされる点が含まれていなければなりません。

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

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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. Cambridge, UK ; New York: Cambridge University Press, 2003.

拡張機能

バージョン履歴

R2014b で導入

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参考

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オブジェクト

トピック