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ステレオ カメラ キャリブレーター アプリの使用
ステレオ カメラ キャリブレーターの概要
ステレオ カメラ キャリブレーター アプリを使用してステレオ カメラをキャリブレーションし、イメージから深度を復元するために使用できるようにします。ステレオ システムは、カメラ 1 とカメラ 2 の 2 つのカメラで構成されます。アプリは、個々のカメラのパラメーターを推定することもインポートすることもできます。このアプリは、カメラ 1 に対するカメラ 2 の位置と向きも計算します。
ステレオ カメラ キャリブレーター アプリは、ステレオ カメラ パラメーターを含むオブジェクトを生成します。このオブジェクトを使用して、次のことができます。
関数
rectifyStereoImages
を使用してステレオ イメージを平行化する。関数
reconstructScene
を使用して 3 次元シーンを再構成する。関数
triangulate
を使用して、一致するイメージ ポイントのペアに対応する 3 次元位置を計算する。
ステレオ 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、ステレオ 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。キャリブレーション関数のリストについては、カメラのキャリブレーションを参照してください。
メモ
カメラ キャリブレーター アプリのカメラで使用できる視野 (FOV) は 95 度までです。
次のワークフローに従い、アプリを使用してステレオ カメラをキャリブレーションします。
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。
イメージのペアを追加します。
ステレオ カメラをキャリブレーションします。
キャリブレーション精度を評価します。
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)。
パラメーター オブジェクトをエクスポートします。
場合によっては、既定値が適切に機能するため、パラメーターをエクスポートする前に改善を行う必要はありません。また、MATLAB ワークスペースでカメラ キャリブレーション関数を直接使用して改善を行うこともできます。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。
キャリブレーション パターンの選択
ステレオ 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。
ステレオ 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、[ステレオ 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:
stereoCameraCalibrator
と入力します。
イメージ ペア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パターン上の点を検出します。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。
イメージが読み込まれると、[イメージとパターンのプロパティ] ダイアログが表示されます。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。
キャリブレーション
承認されたイメージ ペア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] 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セットを想定します。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、設定を調整し、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。
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。
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 ペアを追加することを検討します。
イメージ ペアが 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 ペア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。
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。
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、[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保存して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。
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.
参考
アプリ
関数
showReprojectionErrors
|showExtrinsics
|undistortImage
|detectCheckerboardPoints
|generateCheckerboardPoints
|estimateCameraParameters
オブジェクト
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
- AprilTag マーカーを使用したカメラ キャリブレーション
- 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いステレオイメージの平行化
- チェッカーボード パターン
- 対称円グリッド パターン
- 非対称円グリッド パターン