OpenCVを使用したカメラキャリブレーション

カメラキャリブレーション with OpenCV

この記事では、カメラの簡単なキャリブレーション方法について、ステップバイステップのガイドを提供します。

カメラキャリブレーションとは？

カメラは、3Dの世界を2Dの画像に変換するデバイスです。カメラは、スキュー、焦点距離などの一連の固有パラメータに基づいて分類され、回転や移動などの外部パラメータによってその向きが表されます。

カメラキャリブレーションとは、特定のカメラパラメータを決定するプロセスです。これは、キャリブレーションされたカメラによって取得された画像内の2D投影と実世界の3Dポイントとの正確な関係を決定するために必要なカメラのパラメータや係数などの情報を見つけることを意味します。

ほとんどの場合、これには2つのタイプのパラメータの復元が必要です。

1. 内部パラメータ：画像フレーム内のピクセル座標とカメラ座標のマッピングを可能にします。例えば、レンズの光学中心、焦点距離、および径方向の歪み係数などです。
2. 外部パラメータ：カメラの向きと位置を記述します。これは、カメラの回転と移動を一定のワールド座標系に対して示します。

カメラのキャリブレーションとは、既知の実世界のパターン（例：チェスボード）を使用して、キャリブレートされたカメラのレンズとイメージセンサの外部パラメータ（回転と移動ベクトル）および内部パラメータ（焦点距離、光学中心など）を推定し、カメラの不完全性による歪みエラーを軽減するプロセスです。

• 「ChatGPTとScraperを使用して、TripAdvisorのホテルをWebスクレイピングする」
• 「仕事の未来：スキルアップしないと取り残される」
• 「LLM製品を開発するのは難しい – これが6つの主要な課題です」

OpenCVを使用したカメラキャリブレーションの実行

カメラパラメータを推定するためには、3Dワールドポイントとそれに対応する2Dイメージポイントが必要です。キャリブレーションパターン（チェッカーボードなど）の複数の画像を使用して、これらの対応関係を取得することができます。対応関係を使用して、カメラパラメータを解くことができます。

ステップ1：チェッカーボードを生成する

最初のステップは、参照オブジェクトとして使用できるチェッカーボードパターンを生成することです。チェッカーボードパターンは、正確なキャリブレーション結果をもたらし、遮蔽にも強く、交差点として計算できる特徴を提供するため、信頼性があります。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!