新学期の初日にこの記事を書き始めたので、いつ発送できるか見てみましょう。もちろん、休暇中は何もしませんでしたが、家に帰ったら編み物を勉強して学ぶことができると誓う前に。勉強を始めました.昨年末に環境を設定した後、実験で彼が正確ではないことがわかりました.使用されているD435iカメラは赤外線であり、水中の誤差が大きすぎるため、最終的な目標はそれを調整することです.彼のために. 脳は毎日何をしていますか? 私は覚えていません, 私は本当に問題があるかどうかを確認するために記憶をテストしたいです.
双眼立体視深度カメラの深度測定プロセスは次のとおりです。
1. キャリブレーション: まず、双眼鏡カメラをキャリブレーションして、2 台のカメラの内部および外部パラメーターとホモグラフィ マトリックスを取得する必要があります。
2) 補正: キャリブレーション結果に従って元の画像が補正され、2 つの補正された画像が同じ平面上に配置され、互いに平行になります。
3) ピクセル ポイントの検索: 修正された 2 つの画像でピクセル ポイント マッチングを実行します。
4) 深さ: マッチング結果に従って各ピクセルの深さを計算し、深さマップを取得します。
目次
2.1 ワールド座標系とカメラ座標系の間の変換 (剛体変換: オブジェクトは変形されず、回転と平行移動のみが必要です)
2.2 カメラ座標系（Oc）と画像座標系（Ox-y）の変換（透視投影：3Dから2Dへの変換）
2.3 画像座標系（Ox-y）とピクセル座標系（Ou-v）（アフィン変換）
1. 双眼カメラの理想的な撮像モデル
c1 と c2 は左右の双眼カメラ (位置合わせ済み) です。カメラの焦点距離は f、カメラ間の距離は b、右上隅はターゲット位置 P(x,y)、ターゲットの水平座標は x、カメラとカメラの垂直距離はtarget (カメラからのターゲットの深度) はzです。
深度 z を計算するには、次のことを知っておく必要があります。
(1) カメラの焦点距離 f、左右のカメラ間の距離 b。これらのパラメータは、事前情報またはカメラのキャリブレーションから取得できます。
（２）視差ｄ．左カメラの各画素（ｘｌ，ｙｌ）と右カメラの対応点（ｘｒ，ｙｒ）との対応を知る必要がある。これが両眼視の核となる問題です。
2. カメラの撮像原理
キャリブレーションを行う場合は、最初にイメージする必要があるため、まずカメラがどのようにイメージされるかを把握しましょう。
カメラ イメージング システムには、ワールド座標系、カメラ座標系、イメージ座標系、およびピクセル座標系の 4 つの座標系があります。
ワールド座標系: 現実世界でのターゲット オブジェクトの位置を記述するために導入された 3 次元のワールド座標系。
カメラ座標系: カメラを中心として、カメラの視点からのオブジェクトの位置を、ピクセル座標系とワールド座標系の間のブリッジとして記述します。
画像座標系: カメラの焦点距離で撮像された実際のオブジェクトの座標系を記述し、カメラ座標系とピクセル座標系を接続するために使用されます。
ピクセル座標系: 写真上のデジタル画像内のオブジェクトの位置を記述するために導入されたデジタル座標系。
ある座標系から別の座標系へのオブジェクト間の座標系変換は、座標系の回転変換と並進変換を表すことができます。
上記のように書く理由: Z 軸を中心とした回転を例にとります。
下図のようにZを回してもZは変わらず、3次元を2次元に変換すると幾何学的関係から得られ、他の2つは同じです。
原理がわかったら、これら 4 つの座標系がどのように変換されるかを見てみましょう。
ワールド座標系カメラ座標系
画像座標系
ピクセル座標系
2.1 ワールド座標系とカメラ座標系の間の変換 (剛体変換: オブジェクトは変形されず、回転と平行移動のみが必要です)
下の図に示すように、R は回転行列を表し、T はオフセット変数を表します。
2.2 カメラ座標系（Oc）と画像座標系（Ox-y）の変換（透視投影：3Dから2Dへの変換）
率直に言うと、、
、を使用して
x、y を表します。下の図は理想的な画像座標系を示していますが、実際には歪みが発生し、修正する必要があります。
2.3 画像座標系（Ox-y）とピクセル座標系（Ou-v）（アフィン変換）
ピクセル座標系も画像座標系も撮像面上にありますが、原点の位置が異なり、単位も異なります。画像座標系の原点は、カメラの光軸と撮像面の交点（上図の点o）で、通常は撮像面の中点で、単位はmmで、ピクセル座標系の原点は画像の左上隅で (この記事の 3 番目の画像に画像があります)、単位はピクセルです。
2.3.1 両方の座標軸がデカルト座標系 (uv 垂直)
画像上の各点の座標 (u, v) は、キャプチャされた画像の各フレームに対してシステムに格納された配列の列と行の数を表し、座標 (u, v) に対応する値はグレースケールです。ポイントの情報。画像ピクセル座標系で点 o を (u0,v0) として記録すると、x 軸に沿った各ピクセルの実際の物理サイズは dx、y 軸に沿った実際の物理サイズは dy、単位値はmm、つまり 1pixel=dx mm です。次に、2 つの座標系間の関係を取得できます。
2.3.2 2 つの座標軸の 1 つが平行で、もう 1 つが平行でない
第三に、要約する
3 つを装着すると、次のようになります。
このうち、Xw、Yw、Zw はワールド座標系の点の物理座標、u、v はピクセル座標系の点に対応するピクセル座標、Zc は倍率です。右端の式の最初の式はカメラの内部パラメーターであり、内部パラメーター行列はカメラの内部パラメーターに依存します。このうち、f は像距離、dx、dy はそれぞれカメラの感光板上のピクセルの X 方向と Y 方向の物理的な長さ (つまり、感光板上のピクセルは何ミリメートルか) を表し、u0 、v0 はそれぞれカメラの感光板の中心を表します。ピクセル座標系の座標は、感光板の水平辺と垂直辺の間の角度を表します (90 度は誤差がないことを意味します)。2 つ目はカメラの外部パラメータです. 外部パラメータ行列はカメラ座標系とワールド座標系の相対位置に依存します. R は回転行列を表し, T は並進ベクトルを表します.
次の記事では、キャリブレーションとは何かを見ていきます。