※実際の処理では3264×2464のサイズの画像を使用しました。
けるアルゴリズムについて説明する. 2.1 魚眼レンズの光学系と正像変換モデル 魚眼レンズの射影方式は広角レンズを含む通常のレンズ とは異なり4 種類あるが,本研究では処理結果も良好で処 理も容易な等距離射影方式を使用した.この射影方式は, Why not register and get more from Qiita? まえがき ・魚眼レンズの歪曲補正のアルゴリズムについての理解 ・Shaderによるアルゴリズムの実装方法 ・実装に必要となる情報の取り方 ・リトルプラネットなどの360度動画アレンジのアルゴリズムと実装. キュービック補間を用いた魚眼レンズ画像の 高画質補正アルゴリズムのハードウェア化 修士課程2年森隆寛 (共同研究)大日本印刷外村元伸, 大住勇治 システムLSI分野システムLSI応用部門池永研究室 魚眼カメラについて 画角が180度前後 ピックアップした論文の下記の内容を解説 1. cv::fisheye::calibrate -> cv::fisheye::undistortImage, cv::omnidir::calibrate -> cv::omnidir::undistortImage, you can read useful information later efficiently. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 魚眼カメラとは 2.

WoodScape: A multi-task, multi-camera fisheye dataset for autonomous driving 2. (ラズベリーパイVR220カメラという名前ですが、Jetson Nanoでも使用できます。ラズベリーパイ持ってません)

撮影画像は魚眼カメラのように正面からの角度が大きくなるほど歪みます。 今回はOpenCVのカメラキャリブレーション機能を使って歪みを補正してみます。 OpenCVのカメラキャリブレーション. cv::undistortの画像は写っているものが視認できますが、歪みが補正できているとは言えないように見えます。, インタニヤ社のラズベリーパイVR220カメラを、OpenCVのキャリブレーション手法3つを使ってキャリブレーションしてみました。 撮影画像は魚眼カメラのように正面からの角度が大きくなるほど歪みます。 なお、ソースコードと一緒にキャリブレーション結果をXMLファイル出力したものと、キャリブレーション結果をつかって魚眼画像の歪みを補正した画像もアップロードしています。 cv::fisheyeの出力画像はもはや何が写っているのかわかりません。画像の撮り方を工夫したらもうちょっと良くなるのでしょうか? ※220度も画角があるとどうしても自分の部屋や身体が映り込んでしまいプライバシー的に嬉しくないのでボカシを入れています。, Githubにアップロードしています。 cv::fisheyeの値はとても大きく、桁が2つ違います。おそらくまともにキャリブレーションできていないでしょう。cv::calibrateCameraよりも大きな値となっています。
視野角が縦200°、横220°となっており、カメラよりも若干後ろ側まで撮影できます。 cv::omnidirの再投影誤差RMS値が一番小さくなっています。

cv::omnidirのキャリブレーションを使うと一番良い結果になりました。 物体検出をするためには歪み補正をするのか/しないのか 紹介する論文 1.

cv::fisheyeでうまくいかなかった理由は気になるところですが、それよりもcv::omnidirでうまくいくことが分かったので、これを使って何かできないか考えてみたいと思います。. OpenCVのバージョンは4.2.0(with contrib)です。, 各キャリブレーション関数は、戻り値として再投影誤差のRMSを返します。その値を比較してみます。(XMLファイルのRMSタグの値です), 念の為ですが、すべてのキャリブレーションの入力に同じチェスボード撮影画像30枚を使用しました。 Monocular 3D Object Detection in Cylindrical Images from Fisheye Cameras 3. それぞれのキャリブレーションに対応するUndistort関数は次のとおりです。, 撮影画像とパラメータを対応するundistort関数に入力し、画像がどうなるか見てみます。, cv::omnidirではいい感じに歪みが補正できているのではないでしょうか。ラズベリーパイVR220カメラのキャリブレーションにはcv::omnidirが一番向いているようです。 Help us understand the problem. 画像の撮影はJetson Nanoで、キャリブレーション処理はMacBook Pro (13-inch, 2016, Four Thunderbolt 3 Ports)で行いました。 おまけ:Real-time Detection, Tracking, and Classification of Moving andStationary Objects using Multiple Fisheye Images cv::fisheyeのキャリブレーションは予想に反して結果が悪くなりました。 インタニヤ社のラズベリーパイVR220カメラを購入したのでいじって遊びたいと思います。 画像が良くなかったのか、レンズがfisheyeの光学モデルに対応していなかったのかはよくわかりません。, 算出したキャリブレーションパラメータをつかって画像の歪み補正(Undistortion)を行ってみたいと思います。 魚眼レンズが生成する極端な歪みのため、ピンホール モデルは魚眼カメラをモデル化できません。 魚眼カメラ モデル Computer Vision Toolbox™ のキャリブレーション アルゴリズムでは、Scaramuzza [1] により提唱された魚眼カメラ モデルを使用します。

OpenCVのカメラキャリブレーション機能は、3つの機能が存在します。 今回はOpenCVのカメラキャリブレーション機能を使って歪みを補正してみます。, cv::calibrateCameraは一般的な中心投影のレンズのカメラのキャリブレーションに使用します。cv::fisheye::calibrateは文字通り魚眼レンズのカメラのカメラキャリブレーションに使用します。cv::omnidir::calibrateはomnidirectional(無指向性、全方位)なカメラのキャリブレーションに使用します。omnidirはopencv_contribに含まれています。, 今回使用するカメラは公式サイトのサンプル写真からわかるように、レンズの中心から離れるほど画像が歪んでいます。直感的に考えると、まず一般的な中心投影ではないので、cv::calibrateCameraはうまく行かない気がします。fisheyeかomnidirのほうが適していそうな気がしますが、どっちのほうが適しているか、どっちでもOKなのか、はたまたどっちもNGなのかはわかりません。公式サイトに「魚眼」という言葉が使われていないのが気になります。, 今回はキャリブレーションアルゴリズムの中身まで深追いするつもりはないので、とりあえず3つ手法を全部試して比較してみたいと思います。, 上記のキャリブレーション機能3つとも、入力は同じです。物体の三次元座標と、その物体が画像上に投影されたときの画像上の2次元座標の対を入力することでパラメータを推定します。 今回はOpenCVでよく使われるチェスボードを撮影し、グリッドの交点の三次元座標と画像上の2次元座標を対として各キャリブレーション関数に入力します。今回はチェスボードを色んな角度から撮影した画像を30枚使用しました。, ↑チェスボード撮影例

魚眼カメラの歪み補正 3. What is going on with this article?

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