Hva er kameralibrering?

Kameralibrering, ofte referert til som kamerareseksjon, er en måte å undersøke et bilde, eller en video, og trekke fra hva kamerasituasjonen var på det tidspunktet bildet ble tatt. Kameralibrering brukes først og fremst i robotapplikasjoner, og når modellering av scener praktisk talt er basert på ekte inngang. Tradisjonelt var kameralibrering en vanskelig og kjedelig prosess, men moderne programvare -applikasjoner gjør det ganske enkelt å oppnå, selv for hjemmebrukere.

En av hovedbrukene for kameralibrering er å finne ut hvor et kamera var i forhold til en scene i et fotografi. La oss si at du har tatt et bilde av et stort rom med et grovgulv, og i det rommet har du plassert en stol og et bord. Du har deretter lagt inn bildet i et modelleringsprogram, og bygget en tredimensjonsmodell rundt scenen. Inn i den scenen kan du deretter plassere et hvilketAke bruk av et kamera, om enn et virtuelt. For at de modellerte objektene skal samhandle ordentlig med objektene som ble tatt som et fotografi, må vi sørge for at vårt virtuelle kamera er i samme posisjon som vårt virkelige kamera var da vi skjøt det første fotografiet. Kamerakalibrering oppnår dette ved å bruke formler for å i det vesentlige jobbe bakover, og trekke der det virkelige kameraet var i forhold til scenen.

Kameralibrering kan også brukes til å finne ut andre ting om kameraet i forhold til scenen. For eksempel ved å bruke formler kan vi finne ut brennvidden som scenen ble skutt på. Vi kan også finne ut skjevfaktoren til bildet, og all objektivforvrengning som kan ha blitt introdusert, og skape en pincushion -effekt. Vi kan også finne ut om de faktiske kamerapikslene var firkantede eller ikke, og hva de horisontale og vertikale skaleringsfaktorene for pikslene kan hAve vært.

Man kan også bruke kameralibrering eller reseksjon for å ta et bilde sendt til en datamaskin, og finne ut hvor forskjellige koordinater er i den virkelige verden. Denne typen fradrag er avgjørende for funksjonen til roboter som er ment å samhandle visuelt med den fysiske verden. Disse robotene kan deretter bruke en fotografisk eller videoinngang, enhet og kalibrere for å finne ut hvor gjenstander den ser faktisk kan være i den virkelige verden, i faktiske avstand og vektor.

Dette er et av de viktigste studiene om robotikk, da raskere, mer nøyaktige metoder for reseksjon lar roboter samhandle med verden på mer sofistikerte måter. En robot med en dårlig evne til å skille avstanden til objekter vil måtte stole stort sett på prøving og feiling for å bevege seg over terreng eller manipulere objekt, mens en som er i stand til å modellere sitt eget sted i verden nøyaktig i forhold til andre objekter, er i stand til å bevege seg sømløst og flytende i verden.