从相机校准解释重投影误差

Question

我对相机校准期间的重投影错误感到有些困惑。我知道重投影误差描述了检测点和世界点之间的差异。我什至发现值 <1 是“好”。

但它说明了什么？我的意思是，例如重投影误差是 2：这意味着距离是 2px，到目前为止还好。但是对于校准来说，这意味着什么？是否需要校准？或者这个值会被校准过程调整为 0？

更笼统地说：价值导致/告诉我们什么？

Answer 1

来自Mathworks：

重投影误差提供了准确度的定性度量。重投影误差是在校准图像中检测到的模式关键点与投影到同一图像中的相应世界点之间的距离。showReprojectionErrors 函数提供了每个校准图像中平均重投影误差的有用可视化。如果整体平均重投影误差太高，请考虑排除误差最大的图像并重新校准。

像这样想。假设您正在校准人脸。您的模型假设您脸部的每个关键点都按一定比例分开。当然，每张照片都会与您的模型略有不同的比例差异。你的模型取其中的 100 个，并将它们平均以确定面部的“平均”比例。但是，如果其中 10 张图片的角度很奇怪，或者以某种方式扭曲了怎么办？它们是异常值，它们可能会抛弃您的模型。也许最好将它们从您的模型计算中排除，这样您就可以获得一个更规范化的正常人脸模型。您可以通过查看重投影错误来判断哪些是被重创的。