Зачем нам нужно перемещать объект калибровки для калибровки камеры обскуры?

Question

Есть ли какая-то особая причина, по которой нам нужны несколько поз (например, изменение z или вращение), чтобы получить фокусное расстояние и главную точку для матрицы камеры? Другими словами, достаточно ли калибровать камеру с отверстиями с одной позой? т. е. путем постоянного сохранения местоположения объекта калибровки (допустим, стандартной шахматной доски)?

Answer 1

Я предполагаю, что вы спрашиваете в контексте калибровки камеры, подобной OpenCV, с использованием изображений планарной цели. Ссылка на алгоритм, используемый OpenCV, - Z. Zhang's now classic paper. Обсуждение в верхней половине страницы 6 показывает, что для калибровки всех 5 параметров матрицы камеры обскуры необходимы n> = 3 изображения. Наложение ограничений на параметры уменьшает количество необходимых изображений до теоретического минимума одного.

На практике вам нужно больше по разным причинам, среди них:

• Необходимость иметь достаточное количество измерений, чтобы преодолеть «шум» и «случайные» ошибки обнаружения угла, при использовании практической цели с хорошо разделенными углы.
• Разница между данными измерений и параметрами модели наблюдения (ограничения).
• Практические ограничения физических линз, например. глубина резкости.

В качестве примера для второй точки, идеальная мишень создает для калибровки нелинейных искажений объектива (ствол, подушкообразные, тангенциальный и т.д.) лобно-облицовочный, охватывающий все поле зрения, потому что она производит большое количество хорошо разделенных и выровненных углов над изображением, все с примерно одинаковой степенью размытости. Тем не менее, это точно худшая поза, которую вы можете использовать для оценки поля зрения/фокусного расстояния, так как для этого вам необходимо наблюдать значительную перспективу ракурса.

Аналогичным образом можно показать, что расположение главной точки хорошо ограничено набором изображений, показывающих точки схода кратных параллельных линий. Это важно, потому что это местоположение по сути путается компонентом, параллельным плоскости изображения относительного движения между камерой и мишенью. Таким образом, исчезающие точки помогают «направлять» решение оптимизатора к правильному, в общем случае, когда цель переводит w.r.t на камеру.