OpenCV로 초보자를 위한 카메라 캘리브레이션
가장 최근 방향은 양안 스테레오 비전이며 주로 재구성 연구용입니다. 일반적인 프로세스는 이미지 획득 -> 카메라 보정 -> 특징 추출 -> 매칭 -> 3차원 재구성입니다. 물론 처음에는 이미지 전처리 및 수정이 수행될 수 있으며 나중에 포인트 클라우드 처리 등이 수행될 수 있습니다. 표면을 렌더링하여 실제 물체에 더 가깝게 만듭니다.
이미지 획득은 비교적 간단합니다. 카메라를 사용하여 대상 개체(큰 장면 또는 특정 작은 실내 개체)를 캡처합니다. 그러나 주의해야 할 두 가지 사항이 있습니다:
1. 양안 재구성에 필요한 이미지는 일반적으로 2개이며 각도 차이가 너무 커서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 공개 부분이 너무 작아서 재구성 효과가 발생합니다. 전체 과정이 간단하고 비용도 높지 않지만, 두 이미지의 포인트 클라우드로 표현되는 객체 정보가 그다지 포괄적이지 않다는 단점이 있습니다.
2. 이미지 Zhang Zhengyou 교정 방법의 경우 흑백 체커보드 이미지를 판지에 붙인 다음 왼쪽과 오른쪽 카메라가 각각 촬영합니다. 이론적으로 더 많은 각도(이미지)를 얻을 수 있습니다. 최종 보정 결과가 더 정확해집니다.