Калибровка камеры при естественном отслеживании маркеров

#opencv #augmented-reality #camera-calibration

#opencv #дополненная реальность #калибровка камеры

Вопрос:

Необходимо ли калибровать камеру, если я собираюсь реализовать отслеживание естественных маркеров?

На самом деле я не совсем понимаю идею калибровки камеры, хотя я читал, что это необходимо для добавления 3d / 2d объектов в ленту изображений.

Ответ №1:

Калибровка камеры означает нахождение внутренних параметров камеры. Это необходимо, конечно, если вы хотите успешно обнаруживать естественные особенности, и здесь я объясняю почему.

Тогда вам нужно только искать внешние параметры. Вам нужно выполнить калибровку только один раз, поскольку камера всегда одна и та же (учитывая, что вы не можете увеличивать / уменьшать масштаб, изменять фокусное расстояние и т.д.). Без калибровки камеры у вас возникнет много проблем при выполнении задачи отслеживания естественных объектов, поскольку это сложнее, чем отслеживание исходных данных.

По ссылке, которую я вам передал, вы также найдете, как рассчитать позу по плоскому маркеру. Это теоретически, но вы можете найти много кода в Интернете. Если вам нужна дополнительная помощь, скажите мне, я могу объяснить более подробно, если необходимо.

Ответ №2:

Строго говоря, вы могли бы обнаруживать объекты, выполнять сопоставление с шаблоном для распознавания маркера, а затем отслеживать эти объекты без калибровки камеры. Калибровка позволяет нам определять как внутренние (например, коэффициенты искажения), так и внешние (например, поворот) параметры камеры, которые требуются, когда кто-то должен определить границы маркера или выполнить оценку позы в 3D.

Ответ №3:

Необходимо ли это? Нет.

Полезно ли это? Еще бы. Эмпирическое правило таково: ВСЕГДА, если вы можете выполнить калибровку камеры для вашей стационарной камеры, делайте это.

С такой информацией можно делать многое: удалять искажения, получать расстояние в некотором типе метрического пространства, … В основе большинства трекеров лежат предположения / модели, эти модели лучше всего подходят, когда данные находятся в пространстве, где модель имеет смысл. Калибровка камеры — один из простых способов добиться этого.