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要約:
初めての企画なので記事内の情報紹介に間違いがあれば追記お願いします！
カメラの内部パラメータ
カメラの内部パラメータは、焦点距離 f やズーム c などのカメラ自体の物理データであり、通常、行列 K の形式で保存および使用されます。
なぜカメラの内部パラメータデータを取得する必要があるのですか:
1. マップの構築時にカメラの内部パラメータ データを使用する必要があります。SLAM では、カメラの内部パラメータ データと入力画像データを組み合わせてマップを構築する必要があります。それ以外の場合は、3 次元点群2D 画像に基づいてマップを確立することはできません。
如果使用的是SFM技术构建三维点云地图，运动结构恢复，就无相机内参数据
2. 視覚的な再局在化を実行する場合、それが幾何学的な方法であれ、画像検索方法であれ、現在の姿勢情報をさらに計算するには、現在入力データとして渡されているカメラの内部パラメータが必要です。
したがって、現在のカメラの固有パラメータ データを取得することが不可欠です。
幾何学的手法や画像検索手法がわからない場合は、次の記事を参照してください:視覚的再配置に基づく屋内 AR ナビゲーション APP のクリエイティブ プロジェクト アイデア (2): 改善されたプロジェクト アイデア - マッピングと位置決めの分離
プロジェクトの想定デバイスは携帯電話であるため、携帯電話のカメラの内部参照データをどのように取得するかが課題となります。
カメラメモリデータの取得方法
チェッカーボードのキャリブレーション
カメラの内部パラメータ データを取得する現在の主流の方法は、カメラ キャリブレーションにチェッカーボード グリッドを使用することです (Zhang Zhengyou チェッカーボード キャリブレーション方法)。
ただし、このプロジェクトでは、この方法をプロジェクトのプロセス全体で使用することはできません。
このキャリブレーション方法を使用して、マップを作成するときに携帯電話のカメラの内部パラメータを取得できますが、位置決めやナビゲーションを行うときに、アプリを使用するときにカメラ キャリブレーション用のキャリブレーション ボードの購入をユーザーに要求することはできません。
プロジェクト アイデア 2では、マッピングと測位を分離するというアイデアについて言及されていたため、キャリブレーション ボードのキャリブレーションを完全に放棄するのではなく、地図を構築するときにのみこの方法を使用し、測位とナビゲーションのための他の方法を見つけたいと考えています。
自動カメラキャリブレーション
チェッカーボード キャリブレーションを使用して取得したカメラの内部パラメータ データはより正確であるため、他に選択肢がない場合は、カメラの再配置にこの正確なデータを使用することをお勧めします。
プロジェクトアイデア 1で、ORB-SLAM3 の Android 移植アプリを使用したと述べましたが、このアプリは画像を構築するときにカメラのキャリブレーションを必要としません。
その場合、データはカメラのキャリブレーションにキャリブレーション プレートを使用するほど正確ではない可能性がありますが、キャリブレーション プレートを使用してキャリブレーションを行わずにカメラの内部パラメータ データを取得する 1 つ以上の方法が必要です。
一連の検索と決定の結果、ターゲットのキーワードは「自動カメラキャリブレーション」となりました。
自動カメラ キャリブレーションには多くの方法がありますが、これについては後で説明します。
つづく
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