Genellikle kamera rezeksiyonu olarak adlandırılan kamera kalibrasyonu, bir görüntüyü veya videoyu incelemenin ve görüntünün çekildiği sırada kamera durumunun ne olduğunu çıkarmanın bir yoludur. Kamera kalibrasyonu temel olarak robotik uygulamalarda ve neredeyse gerçek girdi temelli sahneleri modellerken kullanılır. Geleneksel olarak, kamera kalibrasyonu zor ve sıkıcı bir süreçti, ancak modern yazılım uygulamaları ev kullanıcıları için bile çok kolay bir şekilde gerçekleştirilebiliyor.
Kamera kalibrasyonunun ana kullanımlarından biri, kameranın fotoğraftaki bir sahneye göre nerede olduğunu bulmaktır. Diyelim ki, ızgara zeminli büyük bir odanın fotoğrafını çektiniz ve o odaya bir sandalye ve masa yerleştirdiniz. Daha sonra bu görüntüyü bir modelleme programına girdiniz ve sahnenin etrafında 3 boyutlu bir model oluşturdunuz. Bu sahnenin içine, sahneyle etkileşime geçmek için modellenmiş karakterler gibi diğer sanal nesneleri veya diğer sahne malzemelerini yerleştirebilirsiniz.
Bununla birlikte, programları oluşturma, sanal bir kamera da olsa bir kameradan da faydalanır. Modellenen nesnelerin fotoğraf olarak çekilen nesnelerle düzgün bir şekilde etkileşime girebilmesi için, sanal fotoğraf makinemizin ilk fotoğrafı çektiğimiz zamandaki gerçek fotoğraf makinemizle aynı konumda olduğundan emin olmamız gerekir. Kamera kalibrasyonu, bunu esasen geriye doğru çalışmak için formüller kullanarak ve gerçek kameranın sahneye göre nerede olduğunu tespit ederek başarır.
Kamera kalibrasyonu, sahneye göre kamerayla ilgili diğer şeyleri bulmak için de kullanılabilir. Örneğin, formüller kullanarak sahnenin çekildiği odak uzaklığını bulabiliriz. Ayrıca görüntünün çarpıklık faktörünü ve takılmış olabilecek herhangi bir mercek bozulmasını bir iğnelik yastığı etkisi yaratarak da çözebiliriz. Gerçek kamera piksellerinin kare olup olmadığını ve pikseller için yatay ve dikey ölçeklendirme faktörlerinin neler olabileceğini de öğrenebiliriz.
Bir bilgisayara gönderilen görüntüyü çekmek için kamera kalibrasyonunu veya rezeksiyonunu da kullanabilir ve çeşitli koordinatların gerçek dünyada nerede olduğunu bulabiliriz. Bu tür bir kesinti, görsel dünya ile fiziksel olarak etkileşime girmesi amaçlanan robotların işleyişi için çok önemlidir. Bu robotlar daha sonra gerçek dünyada gerçek mesafe ve vektör açısından gördüğü nesnelerin gerçekte nerede olabileceğini bulmak için bir fotografik veya video girişi, cihazı kullanabilir ve kalibre edebilir.
Bu, robotik alanındaki en önemli çalışma alanlarından biridir, çünkü daha hızlı, daha doğru bir yeniden rezeksiyon yöntemi, robotların dünyayla daha karmaşık şekillerde etkileşime girmesini sağlar. Nesnelerin mesafesini ayırt etme yeteneğinin zayıf olduğu bir robot, arazi üzerinde hareket etmek veya manipüle etmek için büyük ölçüde denemeye ve hataya dayanmak zorunda kalacak, bununla birlikte dünyadaki kendi nesnelerini diğer nesnelere göre doğru bir şekilde modelleyebilecek bir robot Dünyada kesintisiz ve akıcı hareket edebilme.
