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単一カメラ キャリブレーター アプリ

カメラ キャリブレーターの概要

カメラ キャリブレーターアプリを使用してカメラの内部、外部およびレンズ歪みのパラメーターを推定できます。これらのカメラ パラメーターはさまざまなコンピューター ビジョン アプリケーションに使用できます。これらのアプリケーションは、イメージからレンズ歪みの影響を除去する、平面オブジェクトを測定する、複数のカメラからの 3 次元シーンを再構成するなどを行います。

カメラ キャリブレーター アプリで使用される一連のキャリブレーション関数により、カメラ キャリブレーションのワークフローが提供されます。これらの関数は MATLAB^® ワークスペースで直接使用できます。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。

単一カメラのキャリブレーション

アプリを使用してカメラのキャリブレーションを行うには、次のワークフローに従います。

1. イメージ、カメラおよびキャリブレーション パターンを準備します。

2. イメージを追加して、標準のカメラ モデルまたは魚眼カメラ モデルを選択します。

3. カメラのキャリブレーションを行います。

4. キャリブレーションの精度を評価します。

5. 必要な場合、パラメーターを調整して精度を高めます。

6. パラメーター オブジェクトをエクスポートします。

既定の値で問題なく機能する場合には、パラメーターをエクスポートする前に調整を加える必要はありません。カメラ キャリブレーション関数を MATLAB ワークスペースで直接使用して改善させることもできます。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。

カメラ キャリブレーターを開く

• MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [イメージ処理とコンピューター ビジョン] セクションで、[カメラ キャリブレーター] アイコンをクリックします。

• MATLAB コマンド プロンプト: cameraCalibrator と入力します。

パターン、カメラおよびイメージの準備

より良い結果を得るには、キャリブレーション パターンの 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てください。キャリブレーション パターンとカメラの設定は、キャリブレーターと連携させるために一連の条件を満たしていなければなりません。キャリブレーションの精度を高めるには、次の手順に従ってパターンの準備、カメラの設定およびイメージの取得を行います。

メモ

カメラ キャリブレーター アプリはチェッカーボード パターンのみをサポートします。異なるタイプのキャリブレーション パターンを使用している場合でも、関数 estimateCameraParameters を使うとカメラのキャリブレーションを行うことができます。異なるタイプのパターンを使用する場合は、独自のコードを指定してイメージのパターン点を検出する必要があります。

 チェッカーボード パターンの準備

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。

1. 印刷したチェッカーボードを平らな面に張り付けます。面が歪んでいると、キャリブレーションの精度が低下する可能性があります。

2. チェッカーボードの正方形の 1 辺を測定します。この測定はキャリブレーションを行うために必要です。正方形のサイズはプリンターの設定により異なります。

   

3. 検出速度を改善するには、背景からできる限り余分なものを取り除いた状態でパターンをセットアップしてください。

 カメラの設定

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。

• パターンに焦点を合わせた状態を保ちます。ただし、オートフォーカスは使用しないでください。

• イメージ間でズーム設定を変更すると、焦点距離にばらつきが生じます。

 イメージの取得

より良い結果を得るには、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。

• カメラから被写体までの距離とほぼ等しい距離からパターンのイメージを取得します。たとえば、2 メートル離れた対象物を測定する場合、パターンをカメラから約 2 メートルの距離に配置します。

• チェッカーボードをカメラ平面に対し 45 度未満の角度に配置します。

  

• イメージは変更しないでください (たとえば、イメージをトリミングしないようにします)。

• オートフォーカスを使用したり、イメージ間でズーム設定を変更しないでください。

• チェッカーボード パターンのイメージを、カメラに対してさまざまな向きに配置して取得します。

• イメージ フレームのできる限り多くの部分を考慮できるよう、さまざまなパターン イメージを十分な数だけ取得します。レンズ歪みはイメージの中心から徐々に放射状に大きくなり、場合によってはイメージ フレーム内で一様でないこともあります。このレンズ歪みを捕らえるには、取得したイメージの端近くにパターンが必要です。

  

キャリブレーターはチェッカーボードの正方形のさまざまなサイズに対応しています。原則として、取得したイメージの少なくとも 20% がチェッカーボードでカバーされていなければなりません。たとえば、次のモンタージュが示すように、前のイメージは 108 mm のサイズの正方形をもつチェッカーボードを使って取得されています。

イメージの追加とカメラ モデルの選択

キャリブレーションを開始するには、イメージを追加しなければなりません。フォルダーから保存済みのイメージを追加したり、カメラから直接イメージを追加することができます。キャリブレーターは、イメージを解析してキャリブレーターの要件を満たしていることを確認します。次に、キャリブレーターは、チェッカーボード上の点を検出します。

 ファイルからのイメージの追加

[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] をクリックしてから [ファイルから] を選択します。複数のフォルダーからイメージを追加するには、各フォルダーで [イメージの追加] をクリックします。

 ライブ イメージの取得

キャリブレーションを開始するには、イメージを追加しなければなりません。MATLAB の Web カメラ サポートを使用して、Web カメラからライブのイメージを取得できます。この機能を使用するには、MATLAB Support Package for USB Webcams をインストールしなければなりません。サポート パッケージのインストールについての詳細は、Install the MATLAB Support Package for USB Webcams (Image Acquisition Toolbox)を参照してください。ライブ イメージを追加するには、次の手順に従います。

1. [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] をクリックしてから [カメラから] を選択します。

   この操作によって [カメラ] タブが開きます。システムに接続されている Web カメラが 1 台のみの場合、そのカメラが既定で選択されてライブ プレビュー ウィンドウが開きます。複数のカメラを接続していて、既定のカメラとは別のカメラを使用したい場合は、[カメラ] リストで特定のカメラを選択します。

2. カメラのプロパティを設定してイメージを制御できます (オプション)。[カメラ プロパティ] をクリックし、選択したカメラのプロパティのメニューを開きます。このリストはデバイスによって異なります。

   プロパティ設定を変更するには、スライダーまたはドロップダウン リストを使用します。設定を変更すると、[プレビュー] ウィンドウが動的に更新されます。プロパティの設定が完了したら、メニュー ボックスの外側の任意の場所をクリックしてプロパティ リストを閉じます。

3. フォルダーのパスを入力するか、[参照] ボタンを使用して、取得したイメージ ファイルの場所を [位置の保存] ボックスに指定します。これには選択したフォルダーへの書き込み権限が必要です。

4. 取得パラメーターを設定します。

   • イメージの取得間隔を秒数で設定するには、[キャプチャ間隔] ボックスまたはスライダーを使用します。既定の頻度は 5 秒で、最小値が 1 秒、最大値は 60 秒です。

   • 取得するイメージの数を設定するには、[キャプチャするイメージの数] ボックスまたはスライダーを使用します。既定のイメージ数は 20 で、最小値が 2、最大値は 100 です。

   既定の構成では合計 20 枚のイメージが 5 秒おきに取得されます。

5. [プレビュー] ウィンドウに、RGB データでストリーミングされたライブ イメージが表示されます。デバイスのプロパティと取得の設定を調整した後、[プレビュー] ウィンドウをガイドとして用いてカメラの位置を揃え、必要なチェッカーボード パターンのイメージを取得します。

6. [キャプチャ] ボタンをクリックします。設定した数のイメージが取得されて [データ ブラウザー] ペインにスナップショットのサムネイルが表示されます。イメージの名前には自動的にインクリメントされた番号が振られ、.png ファイルとして保存されます。

   必要に応じて、指定した数のイメージが取得される前にイメージの取得を中止するには、[Stop Capture] をクリックします。

   チェッカーボードのイメージを取得する場合、指定した数のイメージが取得された時点で、[チェッカーボードの正方形のサイズ] ダイアログ ボックスが表示されます。チェッカーボードの四角形のサイズを指定して、[OK] をクリックします。

   

   その後、検出結果が計算されて表示されます。以下に例を示します。

   

7. [OK] をクリックして、[検出結果] ダイアログ ボックスが閉じます。

8. ライブ イメージの取得が完了したら、[イメージ キャプチャを閉じる] をクリックして [カメラ] タブを閉じます。

 イメージの解析

イメージを追加すると、[チェッカーボードの正方形のサイズ] ダイアログ ボックスが表示されます。チェッカーボード パターン内にある正方形の 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。

 イメージと検出された点の表示

[データ ブラウザー] ペインには、イメージと ID の一覧が表示されます。これらのイメージ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] ウィンドウに、検出された点が緑の円で示された、選択されたチェッカーボードのイメージが表示されます。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。

キャリブレーション

取り込まれたイメージに問題がなければ、[キャリブレーション] タブで [キャリブレーション] ボタンをクリックします。既定のキャリブレーション設定では、カメラ パラメーターの最小のセットが仮定されます。最初は既定の設定を使用してキャリブレーションを実行してください。その結果を評価し、設定の調整およびイメージの追加または削除を行うことでキャリブレーションの精度を改善してから、再度キャリブレーションを実行します。標準のカメラ モデルと魚眼カメラ モデルを切り替える場合、再キャリブレーションを実行しなければなりません。

 カメラ モデルの選択

[キャリブレーション] タブの [カメラ モデル] セクションで [標準] または [魚眼] を選択して、標準のカメラ モデルまたは魚眼カメラ モデルを選択できます。

セッションのどの時点でもカメラ モデルを切り替えることができます。アプリの設定に変更を加えると、再度キャリブレーションを実行しなければなりません。[オプション] をクリックして、いずれかのカメラ モデルの設定および最適化にアクセスします。

 標準のモデル オプション

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。

• 上部のチェック ボックスをオンにして、3 行 3 列の行列を入力して内部パラメーターの初期推定値を指定します。初期推定値を指定しない場合、関数は線形最小二乗法を用いて内部パラメーターの初期行列を計算します。

• 下部のチェック ボックスをオンにして、2 または 3 要素のベクトルを入力して初期の半径方向の歪みを指定します。値を指定しない場合、関数はすべての係数の初期値に 0 を使用します。

 魚眼モデル オプション

[カメラ モデル] セクションで [魚眼] が選択された状態で、[オプション] をクリックします。[配置の推定] を選択して、魚眼レンズの光学軸がイメージ平面に対して垂直ではない場合に軸の配置の推定を有効にします。

 キャリブレーションのアルゴリズム

魚眼カメラ モデルのキャリブレーションのアルゴリズムについては、魚眼キャリブレーションの基礎を参照してください。

標準のカメラ モデルのキャリブレーションのアルゴリズムは、ピンホール カメラ モデルを想定しています。

$$w\left[\begin{array}{ccc}x& y& 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}X& Y& Z& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ t\end{array}\right]K$$

• (X,Y,Z): 点のワールド座標。

• (x,y): 対応するイメージ点のピクセル単位のイメージ座標。

• w: 任意の同次座標のスケール係数。

• K: カメラの内部パラメーターの行列。次のように定義されます。

  $$\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& 0\\ s& f_y& 0\\ c_x& c_y& 1\end{array}\right]$$

  座標 (c_x c_y) は光学的な中心 (主点) をピクセル単位で表します。x 軸と y 軸が厳密に直交する場合、せん断パラメーター s は 0 に等しくなります。行列要素は次のように定義されます。

  fx = F*sx

  fy = F*sy

  F は焦点距離のワールド単位で、通常はミリメートル単位で表されます。

  [sx, sy] は、それぞれ x と y 方向のワールド単位あたりのピクセル数です。

  fx と fy はピクセル単位で表されます。

• R: カメラの 3 次元回転を表す行列。

• t: ワールド座標系に対するカメラの相対変換。

カメラのキャリブレーションのアルゴリズムは、内部パラメーター、外部パラメーターおよび歪み係数の値を推定します。カメラ キャリブレーションには以下の手順が含まれます。

1. レンズ歪みをゼロと仮定して、内部パラメーターおよび外部パラメーターについて閉形式で解きます。[1]

2. 非線形最小二乗の最小化 (リーベンバーグ・マルカート アルゴリズム) を使用して、歪み係数を含むすべてのパラメーターを同時に推定します。前の手順で求めた閉形式の解を、内部パラメーターと外部パラメーターの初期推定値として使用します。歪み係数の初期推定値をゼロに設定します。[1][2]

キャリブレーション結果の評価

キャリブレーションの精度を評価する方法には、再投影誤差の確認、カメラの外部パラメーターの確認または歪み補正されたイメージの表示があります。最良のキャリブレーション結果を得るには、3 つすべての評価方法を使用してください。

 再投影誤差の確認

"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。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。

カメラ キャリブレーター 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、選択したイメージに対応します。

イメージを選択するには以下のいずれかの方法を使用します。

• グラフ内の対応するバーをクリックする。

• [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選択する。

• 全体の平均誤差を調整する。赤い線をクリックして上下にスライドして外れ値イメージを選択する。

 外部パラメーターの可視化の確認

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。

 歪み補正後のイメージの表示

レンズ歪みを補正した後のイメージを確認するには、[キャリブレーション] タブの [表示] セクションで [歪み補正の表示] をクリックします。キャリブレーションが正確な場合は、イメージ内で歪んでいたラインが真っすぐになります。

再投影誤差が小さい場合でも、歪み補正した後のイメージを確認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、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。

歪み補正したイメージを表示しながら、[キャリブレーション] タブの [表示] セクションで [魚眼スケール] を選択して魚眼イメージをさらに詳しく調べることができます。[スケール係数] ウィンドウのスライダーを使用して、イメージのスケールを調整します。

キャリブレーションの改善

キャリブレーションを改善するには、誤差の大きいイメージを削除するか、さらにイメージを追加するか、キャリブレーターの設定を修正します。

 イメージの追加と削除

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。

• イメージの数が 10 未満である。

• パターンがイメージ フレームの十分な領域をカバーしない。

• カメラに対するパターンの向きに十分な変化が見られない。

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。

• イメージの平均再投影誤差が大きい。

• イメージがぼやけている。

• イメージには、カメラ平面に対して 45 度を超える角度のチェッカーボードが含まれる。

  

• イメージに正しく検出されなかったチェッカーボード点が含まれる。

 標準のモデル: 半径方向の歪み係数の数の変更

2 つまたは 3 つの半径方向歪み係数を指定できます。[キャリブレーション] タブの [カメラ モデル] セクションで、[標準] が選択された状態で [オプション] を選択します。[半径方向歪み] を [2 つの係数] または [3 つの係数] として選択します。"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 (x_distorted, y_distorted) として次のように表されます。

x_distorted = x(1 + k₁*r² + k₂*r⁴ + k₃*r⁶)

y_distorted= y(1 + k₁*r² + k₂*r⁴ + k₃*r⁶)

• x、y — 歪み補正後のピクセル位置。x と y は正規化されたイメージ座標内にあります。正規化されたイメージ座標は、光学的中心への変換後にピクセル単位の焦点距離で除算したピクセル座標から求められます。したがって、x と y は次元がありません。

• k₁、k₂ および k₃ — レンズの半径方向の歪み係数。

• r²: x² + y²

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 k₃ を含めることができます。

歪み補正後のピクセル位置は、光学的中心を原点とする正規化されたイメージ座標に示されます。この座標はワールド単位で表されます。

 標準のモデル: せん断の計算

[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。

 標準のモデル: 円周方向の歪みの計算

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_distorted, y_distorted) として次のように表されます。

x_distorted = x + [2 * p₁ * x * y + p₂ * (r² + 2 * x²)]

y_distorted = y + [p₁ * (r² + 2 *y²) + 2 * p₂ * x * y]

• x、y — 歪み補正後のピクセル位置。x と y は正規化されたイメージ座標内にあります。正規化されたイメージ座標は、光学的中心への変換後にピクセル単位の焦点距離で除算したピクセル座標から求められます。したがって、x と y は次元がありません。

• p₁ および p₂ — レンズの円周方向の歪み係数。

• r²: x² + y²

[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。

 魚眼モデル: 配置の推定

[カメラ モデル] セクションで [魚眼] が選択された状態で、[オプション] をクリックします。[配置の推定] を選択して、魚眼レンズの光学軸がイメージ平面に対して垂直ではない場合に軸の配置の推定を有効にします。

カメラ パラメーターのエクスポート

キャリブレーションで満足できる精度が得られたら、[カメラ パラメーターのエクスポート] をクリックします。[カメラ パラメーターのエクスポート] を選択するか、カメラ パラメーターを MATLAB スクリプトとして生成するために、カメラ パラメーターをオブジェクトに保存またはエクスポートできます。

 カメラ パラメーターのエクスポート

[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、cameraParameters 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。オプションで、[推定誤差のエクスポート] チェック ボックスをオンにして、カメラ パラメーターの推定値の標準誤差を含む cameraCalibrationErrors オブジェクトをエクスポートすることもできます。

 MATLAB スクリプトの生成

[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。

参照

[1] Zhang, Z. “A Flexible New Technique for Camera Calibration.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 22, Number. 11, 2000, pp. 1330–1334.

[2] Heikkila, J. and O. Silven. “A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction.” IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 1997.

[3] Scaramuzza, D., A. Martinelli, and R. Siegwart. "A Toolbox for Easy Calibrating Omindirectional Cameras." Proceedings to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2006). Beijing, China, October 7–15, 2006.

[4] Urban, S., J. Leitloff, and S. Hinz. "Improved Wide-Angle, Fisheye and Omnidirectional Camera Calibration." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remove Sensing. Vol. 108, 2015, pp.72–79.

参考

cameraParameters | detectCheckerboardPoints | estimateCameraParameters | generateCheckerboardPoints | showExtrinsics | showReprojectionErrors | stereoParameters | undistortImage | カメラ キャリブレーター | ステレオ カメラ キャリブレーター

関連する例

• 単一カメラのキャリブレーションの精度の評価
• 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
• 2 つのビューからの structure from motion
• 複数のビューからの structure from motion
• ステレオ ビデオからの深度推定
• 3 次元点群のレジストレーションと繋ぎ合わせ
• キャリブレーションされていなステレオイメージの平行化
• チェッカーボード パターン

詳細

• ステレオ カメラ キャリブレーター アプリ
• 座標系

外部の Web サイト

• Camera Calibration with MATLAB