カメラは図のようなピンホールカメラモデルと呼ばれる単純な投影モデルで近似することができ、2D→3D復元の様々なアルゴリズムは基本的にこのモデルに基づいている。
この図は、3Dのワールド座標をカメラで撮影することで2Dのスクリーン座標へ投影する様子を表している。
カメラのキャリブレーション、カメラの姿勢を推定するにはワールド座標とスクリーン座標の3D-2Dの点の対応情報が必要です。推定したカメラパラメータを用いて3D→2Dの変換を行い、事前に与えたスクリーン座標との差を算出します。この差(残留誤差)が最小となるよう最適化することでカメラパラメータを求めます。
カメラの位置・姿勢、内部パラメータ、画像間の2D-2Dの対応の情報が既知であれば、三角測量の原理に基づいて対応点の三次元座標を推定することができます。
とりあえず、今オイラが理解している情報を書いてみた。(後半ちょっと雑になりましたが)
逆に、適切に抽象化されたAPIを使っているとその分野の体系が分かってくるとも言えるのかな。学ぶ上での教材としてこういうのは大事かも。これはエンジニア(プログラマ)流の学び方かもしれない。
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(6) カメラを用いた3次元計測(1)
今回から複数回にわたって、カメラを用いた3次元計測手法について紹介します。今回は、全体像について説明します。