正如标题所说,我的问题是关于 OpenCv 的 calibrateCamera 函数给出的返回值。
http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html
我在 python 中有一个功能实现,用于使用黑白网格查找相机的内在参数和失真系数。
问题更多是关于函数返回的 retval。如果我理解正确的话,它是“平均重投影误差。这个数字很好地估计了找到的参数的精度。这应该尽可能接近于零。”如
中所述http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html
尽可能接近零的值到底意味着什么?
例如,当我为我的 Logitech 网络摄像头做这件事时:
有效值:0.702660793513
相机矩阵:
[[ 616.30868126 0. 339.02126978]
[ 0. 605.08224927 241.64607568]
[ 0. 0. 1. ]]
失真系数:
[ 0.19805527 -0.62915986 0.00924648 0.02618232 1.02491764]
在这种情况下,误差如何量化内在参数估计的质量?
编辑:
所以我开始寻找答案并深入挖掘并检查此函数的 cpp 实现。
这是计算这个错误值的函数:
static double computeReprojectionErrors(
const vector<vector<Point3f> >& objectPoints,
const vector<vector<Point2f> >& imagePoints,
const vector<Mat>& rvecs, const vector<Mat>& tvecs,
const Mat& cameraMatrix, const Mat& distCoeffs,
vector<float>& perViewErrors )
{
vector<Point2f> imagePoints2;
int i, totalPoints = 0;
double totalErr = 0, err;
perViewErrors.resize(objectPoints.size());
for( i = 0; i < (int)objectPoints.size(); i++ )
{
projectPoints(Mat(objectPoints[i]), rvecs[i], tvecs[i],
cameraMatrix, distCoeffs, imagePoints2);
err = norm(Mat(imagePoints[i]), Mat(imagePoints2), NORM_L2);
int n = (int)objectPoints[i].size();
perViewErrors[i] = (float)std::sqrt(err*err/n);
totalErr += err*err;
totalPoints += n;
}
return std::sqrt(totalErr/totalPoints);
}
此错误是根据使用 cv2.CalibrateCamera 找到的 tvecs 和 rvecs 计算的,它重新投影用于查找这些平移和旋转向量的点,并计算重新投影的点与这些点的实际坐标之间的欧几里得距离。
我不认为这个误差在 [0,1] 范围内,而是取决于用于校准的坐标范围。所以这取决于用于校准的图像的分辨率。
有人可以确认/反驳吗?
最佳答案
calibrateCamera 返回均方根 (RMS) 重投影误差,在良好的校准中通常应介于 0.1 和 1.0 像素之间。
计算是通过使用最终的一组校准参数(cameraMatrix、distCoeffs、 rvecs 和 tvecs) 并比较角的已知位置 (imagePoints)。
1.0 的 RMS 误差意味着,平均而言,这些投影点中的每一个都与其实际位置相距 1.0 像素。误差不在[0, 1]范围内,可以认为是一个距离。
关于python - cv2.CalibrateCamera中retval返回值的含义,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29628445/
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