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単一カメラ キャリブレーター アプリの使用

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には、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の用途があります。

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は、カメラ キャリブレーションのワークフローを提供します。これらの関数は、MATLAB® ワークスペースで直接使用できます。関数の一覧については、カメラのキャリブレーションを参照してください。

Workflow diagram ; prepare images > add images, > calibrate > evaluate > improve > export.

次のワークフローに従い、アプリを使用してカメラをキャリブレーションします。

  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、標準カメラ 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精度を評価します。

  5. 精度を向上させるためにパラメーターを調整します (必要な場合)。

  6. パラメーター オブジェクトをエクスポートします。

既定値が適切に機能する場合、パラメーターをエクスポートする前に調整する必要はありません。

キャリブレーション パターンの選択

カメラ キャリブレーター アプリは、チェッカーボード、円グリッド、およびカスタム検出器のパターンをサポートしています。これらの各パターンおよび印刷可能なパターンを含む PDF ファイルの詳細については、Calibration Patternsを参照してください。

キャリブレーション イメージのキャプチャ

最良のキャリブレーション結果を得るには、10 ~ 20 個のキャリブレーション パターンのイメージを使用します。キャリブレーターには少なくとも 3 個のイメージが必要です。非圧縮のイメージまたは PNG などの可逆圧縮形式を使用します。キャリブレーターが機能するには、キャリブレーション パターンとカメラの設定が一連の要件を満たしていなければなりません。カメラの設定およびイメージのキャプチャの詳細については、カメラの準備とイメージの撮影を参照してください。

カメラ キャリブレーター アプリの使用

アプリを開く

  • 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。

イメージの追加およびカメラ 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したりできます。キャリブレーターはイメージを解析し、イメージが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選択されたパターンの点を検出します。カメラの設定およびイメージのキャプチャの詳細については、カメラの準備とイメージの撮影を参照してください。

 ファイルからのイメージの追加

 ライブ イメージの取得

イメージを追加すると、セッションに [イメージとパターンのプロパティ] ダイアログ ボックスが表示されます。キャリブレーターがキャリブレーション パターンを解析する前に、パターン構造を検出しイメージ プロパティを設定できるようにキャリブレーション パターンを選択しなければなりません。このダイアログの詳細については、キャリブレーション パターンの選択とプロパティの設定を参照してください。

 イメージの解析

 イメージと検出点の表示

キャリブレーション

承認されたイメージが満足のいく状態であれば、[キャリブレーション] タブの [キャリブレーション] を選択します。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セットを使用します。まず、既定の設定でキャリブレーションを実行します。結果を評価した後、設定を調整するか、イメージを追加または削除してから、再度キャリブレーションを行うことで、キャリブレーションの精度を改善できます。標準カメラ モデルと魚眼カメラ モデルを切り替える場合は、再キャリブレーションしなければなりません。

 カメラ モデルの選択

 標準モデルのオプション

 魚眼モデルのオプション

 キャリブレーションのアルゴリズム

キャリブレーション結果の評価

再投影誤差を調べたり、カメラの外部パラメーターを調べたり、歪み補正後のイメージを表示したりすることで、キャリブレーションの精度を評価できます。最良のキャリブレーション結果を得るには、3 つの評価方法すべてを使用します。

Camera calibration results, displaying undistorted image, reprojection errors chart, and camera extrinsics diagram

 再投影誤差の検証

 外部パラメーターの可視化の検証

 歪み補正後のイメージの表示

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ために、誤差の大きいイメージを削除したり、イメージを追加したり、キャリブレーター設定を変更したりできます。

次の場合は、さらにイメージを追加することを検討します。

  • イメージが 10 個未満。

  • キャリブレーション パターンが、イメージ フレームを十分にカバーしていない。

  • カメラに対するキャリブレーション パターンの向きの変化が十分でない。

次のようなイメージの場合は、イメージを削除することを検討します。

  • 平均再投影誤差が大きい。

  • ぼやけている。

  • カメラ面に対して 45 度を超える角度のキャリブレーション パターンが含まれている。

    Calibration pattern at angle greater than 45 degrees to the camera plane.

  • キャリブレーション パターンの点が誤って検出されている。

 標準モデル: 半径方向歪み係数の数の変更

 標準モデル: せん断の計算

 標準モデル: 円周方向歪みの計算

 魚眼モデル: 配置の推定

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の精度に問題がなければ、標準カメラ モデルの場合は [カメラ パラメーターのエクスポート]、魚眼カメラ モデルの場合は [カメラ パラメーターのエクスポート] を選択します。カメラ パラメーターを MATLAB ワークスペース内のオブジェクトにエクスポートするか、カメラ パラメーターを MATLAB スクリプトとして生成することができます。

 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

参照

[1] Zhang, Z. “A Flexible New Technique for Camera Calibration.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 22, no. 11 (November 2000): 1330–34. https://doi.org/10.1109/34.888718.

[2] Heikkila, J., and O. Silven. “A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction.” In Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 1106–12. San Juan, Puerto Rico: IEEE Comput. Soc, 1997. https://doi.org/10.1109/CVPR.1997.609468.

[3] Scaramuzza, Davide, Agostino Martinelli, and Roland Siegwart. "A Toolbox for Easily Calibrating Omnidirectional Cameras." In Proceedings of IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems 2006 (IROS 2006), 5695–701. Bejing, China: IEEE, 2006. https://doi.org/10.1109/IROS.2006.282372

[4] Urban, Steffen, Jens Leitloff, and Stefan Hinz. “Improved Wide-Angle, Fisheye and Omnidirectional Camera Calibration.” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 108 (October 2015): 72–79. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.06.005.

参考

アプリ

関数

オブジェクト

関連する例

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