Hvad er kamerakalibrering?
Kamerakalibrering, ofte benævnt kamera-resektionering, er en måde at undersøge et billede eller en video og udlede, hvad kamerasituationen var på det tidspunkt, billedet blev taget. Kamerakalibrering bruges primært i robotapplikationer, og når man modellerer scener praktisk talt baseret på reel input. Traditionelt var kamerakalibrering en vanskelig og kedelig proces, men moderne softwareapplikationer gør det ganske let at opnå, selv for hjemmebrugere.
En af de vigtigste anvendelser af kamerakalibrering er at finde ud af, hvor et kamera var i forhold til en scene på et fotografi. Lad os sige, at du har taget et billede af et stort rum med et gitteret gulv, og i det rum har du placeret en stol og et bord. Du har derefter indlæst dette billede i et modelleringsprogram og bygget en 3-dimensionel model rundt om scenen. I denne scene kan du derefter placere et vilkårligt antal andre virtuelle objekter, såsom modellerede figurer, der interagerer med scenen, eller andre rekvisitter.
Rendering af programmer gør dog også brug af et kamera, omend et virtuelt. For at de modellerede objekter skal interagere ordentligt med de objekter, der blev taget som et fotografi, er vi nødt til at sikre os, at vores virtuelle kamera er i den samme position, som vores rigtige kamera var, da vi optog det oprindelige fotografi. Kamerakalibrering opnår dette ved at bruge formler til i det væsentlige at arbejde baglæns og trække hvor det rigtige kamera var i forhold til scenen.
Kamerakalibrering kan også bruges til at finde ud af andre ting om kameraet i forhold til scenen. For eksempel ved hjælp af formler kan vi finde ud af den brændvidde, som scenen blev optaget på. Vi kan også finde ud af skævefaktoren i billedet og enhver linseforvrængning, der måske er blevet introduceret, hvilket skaber en hældningseffekt. Vi kan også finde ud af, om de faktiske kamerapixel var kvadratisk eller ej, og hvad de vandrette og lodrette skaleringsfaktorer for pixels kunne have været.
Man kan også bruge kamerakalibrering eller resektion til at tage et billede sendt til en computer og finde ud af, hvor forskellige koordinater er i den virkelige verden. Denne type deduktion er afgørende for, at robotter fungerer, der er beregnet til at interagere visuelt med den fysiske verden. Disse robotter kan derefter bruge en fotografisk eller videoindgang, enhed og kalibrere for at finde ud af, hvor genstande, den ser, faktisk kan være i den virkelige verden, rent faktisk med hensyn til afstand og vektor.
Dette er et af de vigtigste studierektorer inden for robotik, da hurtigere, mere præcise metoder til resektionering gør det muligt for robotter at interagere med verden på mere sofistikerede måder. En robot med en dårlig evne til at skelne mellem objekternes afstand vil i høj grad skulle stole på prøve og fejl for at bevæge sig over terræn eller manipulere objekt, hvorimod en, der er i stand til nøjagtigt at modellere sin egen plads i verden i forhold til andre objekter, er i stand til at bevæge sig problemfrit og flydende i verden.