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単眼魚眼カメラの設定

この例は、魚眼カメラ モデルをピンホール モデルに変換し、対応する単眼カメラ センサー シミュレーションを構築する方法を示しています。この例では、魚眼カメラをキャリブレーションし、monoCamera (Automated Driving Toolbox)オブジェクトを設定する方法を学びます。

概要

車両に取り付けられた単眼カメラ センサーをシミュレートするには、次の手順に従います。

  1. チェッカーボードを使用してカメラをキャリブレーションすることにより、内部カメラ パラメーターを推定します。内部パラメーターは、魚眼カメラ自体のプロパティを表します。

  2. 前の手順と同じチェッカーボードを使用して、カメラを再度キャリブレーションすることにより、外部カメラ パラメーターを推定します。外部パラメーターは、車両座標系での魚眼カメラの取り付け位置を表します。

  3. 魚眼カメラの内部パラメーターをピンホール カメラの内部パラメーターに変換することにより、イメージの歪みを取り除きます。これらの内部パラメーターは、歪み補正されたイメージを仮想的に生成できる合成ピンホール カメラを表しています。

  4. ピンホール カメラの内部パラメーターと外部パラメーターを使用して、シミュレーション用の単眼カメラ センサーを設定します。その後、このセンサーを使用して、オブジェクトと車線境界線を検出できます。

魚眼カメラの内部パラメーターの推定

内部パラメーターを推定するには、カメラのキャリブレーションにチェッカーボードを使用します。あるいは、結果を詳細に可視化するために、カメラ キャリブレーターアプリを使用します。魚眼カメラの場合、イメージの大きく目立つ歪みを取得するために、チェッカーボードをカメラの近くに配置すると便利です。

 % Gather a set of calibration images.
images = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata', ...
      'calibration', 'gopro'));
imageFileNames = images.Files;
 
% Detect calibration pattern.
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames);

% Generate world coordinates of the corners of the squares.
squareSize = 0.029; % Square size in meters
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);

% Calibrate the camera.
I = readimage(images, 1); 
imageSize = [size(I, 1), size(I, 2)];
params = estimateFisheyeParameters(imagePoints, worldPoints, imageSize);

魚眼カメラの外部パラメーターの推定

外部パラメーターを推定するには、同じチェッカーボードを使用して、車両座標系でのカメラの取り付け位置を推定します。次の手順では、1 つのイメージからパラメーターを推定します。複数のチェッカーボードのイメージを撮影して複数の推定値を取得し、結果を平均することもできます。

% Load a different image of the same checkerboard, where the checkerboard 
% is placed on the flat ground. Its X-axis is pointing to the right of the 
% vehicle, and its Y-axis is pointing to the camera. The image includes 
% noticeable distortion, such as along the wall next to the checkerboard.

imageFileName = fullfile(toolboxdir('driving'), 'drivingdata', 'checkerboard.png');
I = imread(imageFileName);
imshow(I)
title('Distorted Checkerboard Image');

Figure contains an axes. The axes with title Distorted Checkerboard Image contains an object of type image.

[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(I);
 
% Generate coordinates of the corners of the squares.
squareSize = 0.029; % Square size in meters
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
 
% Estimate the parameters for configuring the monoCamera object. 
% Height of the checkerboard is zero here, since the pattern is 
% directly on the ground.
originHeight = 0;
[pitch, yaw, roll, height] = estimateMonoCameraParameters(params.Intrinsics, ...
                               imagePoints, worldPoints, originHeight);
                           

歪み補正されたイメージ用の合成ピンホール カメラの構築

% Undistort the image and extract the synthetic pinhole camera intrinsics.
[J1, camIntrinsics] = undistortFisheyeImage(I, params.Intrinsics, 'Output', 'full');
imshow(J1)
title('Undistorted Image');

Figure contains an axes. The axes with title Undistorted Image contains an object of type image.

% Set up monoCamera with the synthetic pinhole camera intrinsics. 
% Note that the synthetic camera has removed the distortion.
sensor = monoCamera(camIntrinsics, height, 'pitch', pitch, 'yaw', yaw, 'roll', roll);

鳥瞰ビューのプロット

これで、鳥瞰ビューをプロットして、monoCamera (Automated Driving Toolbox)を検証できます。

% Define bird's-eye-view transformation parameters
distAheadOfSensor = 6; % in meters
spaceToOneSide = 2.5;  % look 2.5 meters to the right and 2.5 meters to the left
bottomOffset = 0.2;  % look 0.2 meters ahead of the sensor
outView = [bottomOffset, distAheadOfSensor, -spaceToOneSide, spaceToOneSide];
outImageSize = [NaN,1000]; % output image width in pixels

birdsEyeConfig = birdsEyeView(sensor, outView, outImageSize);

% Transform input image to bird's-eye-view image and display it
B = transformImage(birdsEyeConfig, J1);

% Place a 2-meter marker ahead of the sensor in bird's-eye view
imagePoint0 = vehicleToImage(birdsEyeConfig, [2, 0]);
offset = 5; % offset marker from text label by 5 pixels
annotatedB = insertMarker(B, imagePoint0 - offset);
annotatedB = insertText(annotatedB, imagePoint0, '2 meters');

figure
imshow(annotatedB)
title('Bird''s-Eye View')

Figure contains an axes. The axes with title Bird's-Eye View contains an object of type image.

上のプロットは、カメラが距離を正確に測定していることを示しています。これで、単眼カメラを使用してオブジェクトと車線境界線を検出できます。Visual Perception Using Monocular Camera (Automated Driving Toolbox)の例を参照してください。