Systemy wizyjne - kalibracja (część 2) Prowadzacy: Marek Grudzinski www.zut.edu.pl

Plan prezentacji Cel kalibracji kamery - parametry wewnętrzne Wzorce kalibracyjne Cel kalibracji systemów pomiarowych – parametry zewnętrzne Model kamery – pokaz praktyczny kalibracji (Matlab) Algorytmy detekcji markerów (Matlab) Pomiar 3D markerów (Matlab) www.zut.edu.pl

Cel kalibracji kamery - parametry wewnętrzne Kalibracja polega na zarejestrowaniu kilkunastu położeń tablicy kalibracyjnej, wskazaniu jej punktów charakterystycznych na obrazach i uruchomieniu algorytmu optymalizacji tzw: minimalizacji błędów reprojekcji tych punktów. Im mniejsze błędy reprojekcji tym lepsza znajomość modelu kamery.

Cel kalibracji kamery - parametry wewnętrzne Projekcja prosta – punkt z przestrzeni 3D rzutowany jest na płaszczyznę = bezpowrotna utrata „głębi” (trzeciego wymiaru) Model projekcji prostej Macierz parametrów wewnętrznych Parametry wewnętrzne to: (α, β) - ogniskowe (u0,v0) - punkt centralny sensora wynikający z przecięcia z osią optyczną obiektywu,  γ to skośność sensora Równania umożliwiające skorygowanie pozycji pikseli i usunięcie dystorsji

Cel kalibracji kamery - parametry wewnętrzne Kalibracja parametrów wewnętrznych zakłada: znajomość punktów P [X,Y,Z] w przestrzeni i ich obrazów p’[u,v] po projekcji nieznajomość Ac Kamera ustawiona w środku układu współrzędnych Model projekcji prostej Gdy znana jest relacja miedzy wszystkimi punktami P, mogą stanowić one wzorzec do kalibracji. Zarejestrowane obrazy punktów P należy przyporządkować w kolejności (który jest który?) Model projekcji odwrotnej wyznaczy kierunek promienia światła, na którym leży punkt 3D. Punktów takich może być nieskończenie wiele!

Rys. 3.37 Różne rodzaje wzorców kalibracyjnych. Wzorce kalibracyjne Wzorzec kalibracyjny musi być bardzo dobrze znany, czyli należy określić relacje miedzy jego charakterystycznymi punktami. Najczęściej stosuje się wzorce idealnie płaskie z nadrukowanym rastrem punktów, pól, linii. Często spotykany wzorzec w zastosowaniach „domowych”. Wystarczy 1 zdjęcie, ale wzorzec jest niewygodny w użytkowaniu i nietrwały. Przed kalibracją algorytm ma zadanie wyznaczyć, który punkt na obrazie z kamery odpowiada punktowi wzorca (gdy są pozornie identyczne) Możliwe jest dodatkowe zakodowanie pół, usprawniające kalibrację. Rys. 3.37 Różne rodzaje wzorców kalibracyjnych.

Cel kalibracji kamery - parametry zewnętrzne Wzorzec kalibracyjny (tutaj krzyż kalibracyjny) musi zostać wywzorcowany za pomocą niezależnego urządzenia, którego dokładność pomiaru jest przynajmniej równa dokładności projektowanego systemu. Od precyzji wykonania i pomiaru wzorca zależy dokładność pracy systemu wizyjnego

Model projekcji prostej, uwzgledniający położenie kamery Cel kalibracji kamery - parametry zewnętrzne Kalibracja polega na zarejestrowaniu jednego położenia wzorca kalibracyjnego i wyznaczeniu macierzy, określającej położenie kamery względem tego wzorca. Wzorzec stanowi globalny układ współrzędnych całego systemu wizyjnego Kalibracja parametrów zewnętrznych zakłada: znajomość punktów P [X,Y,Z] w przestrzeni i ich obrazów p’[u,v] po projekcji znajomość Ac Nieznajomość położenia i obrotu kamery Zapis macierzowy dla tz. Translacji i rotacji kamery Model projekcji prostej, uwzgledniający położenie kamery

Cel kalibracji kamery - parametry zewnętrzne Screeny z systemów pomiarowych opracowanych na ZUT Parametry zewnętrzne są istotne w systemach wielokamerowych, gdy konieczne jest określenie ich wzajemnego położenia. Jeden wzorzec (tutaj krzyż) może być obserwowany np. przez system stereowizyjny.

Algorytmy detekcji markerów kod Matlab…

Pomiar 3D markerów Markery są powszechnie stosowane w systemach wizyjnych i symbolizują punkt w przestrzeni 3D. Są jednocześnie łatwe do odróżnienia od tła, stosując różne kryteria zawężające poszukiwania. Markery mogą być: płaskie lub kuliste, kodowane lub niekodowane aktywne lub pasywne Idea systemu stereowizyjnego, para skalibrowanych kamer. Rekonstrukcja 3D możliwa jest tylko dla punktów widzianych jednocześnie przez obie kamery

Pomiar 3D markerów Pomiar punktów oznaczonych markerami możliwy jest gdy: obserwują je przynajmniej dwie kamery kamery są skalibrowane znane jest przyporządkowanie markerów na obrazach (wiadomo który jest który) Wykonana zostanie projekcja wsteczna tych markerów Projekcja wsteczna punktów O w wyniku której otrzymuje się parę wektorów V W rzeczywistych systemach wektory nigdy nie przecinają się idealnie! Należy rozwiązać problem najmniejszej odległości dwóch wektorów skośnych