Из фото в 3D, ч.2: калибровка камеры Фото до (слева) и после (справа) калибровки камеры
В первой части статьи мы немного поупражнялись на яблоках, чтобы понять, как 3D-объекты проецируются на 2D-плоскость фотографии. Заодно мы описали математическую модель камеры и ее параметры.
Знаешь параметры — живешь в Сочи можешь восстановить 3D-сцену или ее характеристики: высоту здания, расстояние до пешехода, загруженность самосвала. Словом, сплошная польза для целого ряда отраслей.
А вот как именно определить эти заветные параметры, так и осталось за кадром. К тому же мы рассматривали простейшую модель pinhole, но в реальной жизни все сложнее. У большинства камер есть линзы, которые искажают изображения (вспомните эффект fisheye). Все эти «рыбьи глаза» и другие отклонения нужно как-то корректировать.
О том, как восстанавливать параметры камеры (калибровать ее) и нивелировать искажения (дисторсию), читайте в этой публикации.
Также из нее вы узнаете:
• как выглядит математическая модель калибровки и дисторсии;
• как собрать датасет для калибровки;
• какие есть методы калибровки;
• детали одного из этих методов.
Читать далее