JugglerYou日記 :: ステレオカメラの歪み補正＆平行化
OpenCVでステレオカメラのキャリブレーションを行うための 関数がたくさん用意されているのですが、 イマイチどれを使えばいいのかよく分からなかったのでメモ的な感じで書いていきます。 歪み補正までは説明が結構あったりするのですが、平行化の説明がなかなかなくて・・・。 どうして歪み補正やら平行化やらのキャリブレーションをする必要があるかというと・・・ 1． 左右のカメラ＆レンズのパラメータの違いを補正しマッチング率を向上(歪み補正) ⇒広角レンズなどを用いると画像の外側に行くほど歪みが大きくなる 2． エピポーラ線の水平化(平行化) ⇒ エピポーラ線を水平にすることでマッチングを容易にする などの理由でキャリブレーションするらしいです。 http://opencv.jp/sample/camera_calibration.html にサンプルがあるのでサクッとできます。 一番上の「cv
ステレオカメラ作成の道
7. 手順２ キャリブレーション 2 1. 撮影した画像をグレースケール変換 2. コーナー検知 （FindChessboardCorners関数）でキャプチャボード の世界座標を求める 3. ステレオキャリブレーション （Stereocalibrate関数）で2台のカメ ラの内部パラメータ（焦点距離など）や外部パラメータ（歪みな ど）を求める 4. ステレオカメラの更正 （StereoRectify関数）でお互いが水平に見 えるように回転行列と移動行列を求める。この時視差を距離に変 換するための透視変換行列も求められる 詳しくはOpenCVSharpのサンプルプログラム CalibrateStereoCamera.csを参照してください
組み込み分野にコンピュータビジョンの恩恵を - CEVA
CEVAは8月7日、都内で「CEVAコンピュータビジョン&CEVAイメージエンハンスメントデイ」と題した会見を開き、同画像処理に特化したDSP製品の戦略などの説明を行った。 同社は各種アプリケーションに特化する形でDSPのIPをライセンス販売してきたが、2013年8月5日(米国時間)にはイメージ&ビジョン・プラットフォーム「CEVA-MM3000」向けアプリケーション開発キット(ADK)を発表するなど、コンピュータビジョン(CV)分野に向けた対応強化を進めている。 カメラで撮影された画像情報をリアルタイムで処理し、さまざまな付加価値をそこに加えるコンピュータビジョンは、現在、さまざまな分野で活用されるようになってきた。 しかし、放送業界など、従来より映像を活用する分野が中心となって普及が進んできたが、それ以外の、例えば産業機器や自動車分野などでは「ようやく使えるようになってきた」(同社日本
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