OpenCV校准麻烦

Question

我正在开发一个OpenCV项目,我正在进行校准.我相信我已正确实现了代码; 但是我的摄像机矩阵值不同,有时会变化很大.经过6次重复显示校准模式10次后,我得到(为清晰起见,截断小数):

[573, 0,  386;
  0, 573, 312;
  0,  0,   1]

[642, 0,  404;
  0, 644, 288;
  0,  0,   1]

[664, 0,  395;
  0, 665, 272;
  0,  0,   1]

[629, 0,  403;
  0, 630, 288;
  0,  0,   1]

[484, 0,  377;
  0, 486, 307;
  0,  0,   1]

[644, 0,  393;
  0, 643, 289;
  0,  0,   1]

这些值相差不可接受的数量.我需要知道给定参数的准确程度.这些大的不准确性的原因通常是什么？如何评估给定矩阵的正确性？它似乎取决于我展示模式的距离和方向的多样性,但我无法理解模式.

码:

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int, char**)
{
    VideoCapture cap(1);
    if(!cap.isOpened())
        return -1;

    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,800);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,600);
    Mat edges;
    Size size(9,17);

    int counter = 10;

    vector<Point2f> corners;
    bool found;

    vector<Point3f> chess = fr::ChessGen::getBoard(size,1,true);

    vector<vector<Point3f> > objectPoints;
    vector<vector<Point2f> > imagePoints;

    Mat camera = Mat::eye(3,3,CV_64F);
    Mat distortion = Mat::zeros(8, 1, CV_64F);
    vector<Mat > rvecs;
    vector<Mat > tvecs;

    namedWindow("edges",1);
    for(;;)
    {
        Mat frame;
        cap >> frame;
        cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);

        found = findCirclesGrid(edges,size,corners
                                ,CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID
                                );
        if(found) frame.convertTo(edges,-1,0.2);

        drawChessboardCorners(edges,size,corners,found);

        imshow("edges", edges);
        if(found){
            if(waitKey(200)>=0){
                objectPoints.push_back(chess);
                imagePoints.push_back(corners);
                if(--counter<= 0)
                    break;
            }
        }
        else waitKey(30);
    }

    calibrateCamera(objectPoints,imagePoints,Size(800,600),camera,distortion,rvecs,tvecs,0);

    if(found) imwrite("/home/ryan/snapshot.png",edges);

    cout << camera << endl;

    return 0;
}

Answer 1

取决于相机/镜头和所需的精度,但您可能需要超过10个位置,您需要覆盖更广泛的视角.

我假设从800x600开始,这是一个带有简单广角镜头的网络摄像头,有很多失真.我会说你需要在相机的3-4个不同角度的每个角度中对目标进行6-8个位置/旋转.您还需要确保目标和相机是固定的,并且在图像期间不要移动.再次假设相机具有简单的自动增益,您应确保目标光线充足,因此它将使用快速快门和低增益.

openCV使用的技术的一个问题是它需要查看目标上的所有角点/点,以便在解决方案中识别和使用帧 - 因此很难在图像的角落附近获得点.您应该检查数据中校准中实际使用的图像数量 - 它可能只是找到10个图像中的一些图像上的所有点并将解决方案基于该子集.