Калибровка камеры со стеклянной шахматной доской

Question

Мне нужно найти внутренние параметры калибровки одного. Чтобы сделать это, я беру несколько изображений чек-листа с разными углами, а затем использую программное обеспечение для калибровки.

Чтобы сделать шаблон калибровки как можно более плоским, напечатайте его на бумаге и крышке с помощью стекла 3 мм. Очевидно, изображение картины модифицировано стеклом, поскольку оно имеет другой коэффициент преломления по сравнению с воздухом.

Внешние параметры будут искажены стеклом. Это связано с тем, что шахматная доска не находится там, где мы ее видим. Однако, если известны толщина стекла и коэффициенты преломления стекла и воздуха, представляется возможным восстановить внешние параметры.

Итак, вопросы:

• Может примесной параметры рассчитываться, и если да, то как? (Это не нужно прямо сейчас, просто интересный теоретический вопрос)
• Являются ли внутренние параметры калибровки, полученные из этих изображений, эквивалентными тем, которые получены из обычной процедуры калибровки (без покровного стекла)?

С помощью стекла параметры калибровки, указанные в GML Camera Calibration Toolbox (на основе OpenCV), становятся намного точнее. (Это вообще имеет смысл?) Но этот подход имеет небольшой недостаток - нежелательные размышления, особенно из источников света.

Answer 1

Настоятельно рекомендую вам выбрать очень плоскую опору (именно это я и рекомендую here). Но, простите меня за то, что я задал очевидный вопрос, почему вы покрыли узор стеклом?

С точки зрения упражнения, чтобы обеспечить планетарность цели и ничего больше, вы можете также склеить сторону, противоположную структуре листа бумаги, и избежать этой проблемы. Да, со временем картина будет грязной и изношенной и нуждается в замене. Таким образом, вы просто очистите его и замените: печатные шахматы дешевы.

Если по каким-либо причинам вы застряли со стеклом спереди, я рекомендую сначала произвести расчет ожидаемого отклонения луча из-за преломления стекла и проверить, действительно ли это на самом деле измеряемый вашим устройством. Учитывая номинальное фокусное расстояние в мм используемого объектива и физическую ширину и плотность пикселей датчика, вы можете легко выполнить его в центре изображения, предполагая «крайний» угол поворота цели по фокальной оси (скажем, 45 град.) и номинальное расстояние. В первом приближении вы можете моделировать шаблон как «окрашенный» на стекле, поэтому игнорируйте первое преломление и рассматривайте только стекло-воздух.

Если приведенный выше расчет предполагает, что эффект является измеримым (отклонение> = 1 пиксель), вам нужно будет добавить стекло к вашей модели сцены и решить его параметры на этапе настройки пучка вместе с внутренними и внешними характеристиками , Для начала я бы использовал два параметра, коэффициент толщины и коэффициент преломления, и предположим, что обе грани действительно плоские и параллельные. Он просто сделает вычисление угловых проекций в функции стоимости немного более сложным, так как вам придется учитывать отклонение луча. Учитывая дополнительную сложность функции стоимости, я определенно напишу код модели, чтобы использовать Automatic Differentiation (AD).

Если вы действительно хотите пройти это упражнение, я бы рекомендовал написать решатель поверх Google Ceres пучка регулятора, который поддерживает AD, среди многих приятных вещей.