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1 視覚の幾何学３ カメラキャリブレーション 呉海元＠和歌山大学 Rigid Body Motion – Two views Ｘ X x 1 1 t x R x 1 1 2 2 X x 2 2 b a b b a b a 0 0 0 ; 1 2 1 3 2 3 1 2 2 1 3 1 1 3 2 3 3 2 3 2 1 3 2 1 a a a a a a b a b a b a b a b a b a b b b a a a 0 0 b) (a b b) (a a b a トしているので は一つの平面をサポー と 行列・
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カメラキャリブレーション カメラキャリブレ ション 呉海元＠和歌山大学 呉海元＠和歌山大学 2010年6月21日 カメラキャリブレーション（校正） 実世界のカメラとカメラモデルとの対応付け 2 カメラキャリブレーション項目 ラキャリ ション項目 幾何学的キャリブレーション 外部パラメ タ： 6 - 外部パラメータ： 6 世界座標系におけるレンズの中心座標(t)、 レンズ光軸の方向(R) レンズ光軸の方向(R) - 内部パラメータ： 5 像 像 ズ 焦点距離、画像中心、画像（画素）サイズ、 歪収差係数 カメラの外部変数（extrinsic parameters)： ６個 3 (world coordinate system) カメラキャリブレーション手順 ラキャリ シ 手順 1 幾何学的・光学的特性が既知の対象物を撮影 1. 幾何学的 光学的特性が既知の対象物を撮影 2. 対象物固有の特
視覚の幾何学1
1 視覚の幾何学１ 呉海元＠和歌山大学 参考書 佐藤 淳： 「コンピュータビジョン －視覚の幾何学－」 コロナ社 ? projections Single view geometry Camera model Single view geom. 画像内の一点と3次元空間中の光線の関係 投影（Projections）・射影関係によって決定 ⇒ この関係を記述するカメラモデルが複数ある カメラモデル（Camera model） ? 投影による3次元空間から2次元画像への変換 レンズによる写真投影（物理モデル） ピンホールカメラ投影 射影・透視変換（中心投影） 正射影（平行投影） 平行投影・正射影モデル (Orthographic) 投影面 理想・簡単 ) , ( ) , , ( y x Z Y X 3D point 2D image position 投影中心 投影面 物理モデルに一番近い
コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision) 月曜4時限 担当教員 呉海元 教 授 天野敏之 准教授 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎 知識を修 得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用い た3次元計測や認識の基礎を学 び、それぞれの原理と手法の有 効性や制約をコ ンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術につい て、基礎 理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・ 画 像 処理、認識、理解研究の 歴 史と現状１ 画像処理、認 識、理解研究の 歴 史と現状２ デジタ ル画像の扱 い、OpenCVの使い方・ 画像特徴の変換 OpenCV の入手方法、インストール方法、リファレンス（Ｎｅｗ） OpenCV の入手方法、
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1 重回帰分析 multiple regression analysis 回帰分析（Regression Analysis） ●単回帰分析 ●重回帰分析 p.3~p.22 重回帰分析 （今日のポイント） ◎回帰分析は条件の付かない最小問題 ◎最小二乗法で因果関係を線形関係で表現 ○潜在能力/重要度ランキング/決定係数 単回帰分析（まとめ） ◎回帰分析は条件の付かない最小問題 ◎最小二乗法で因果関係を線形関係で表現 ◎過去のデータから未来のデータが予測・推定 推定誤差が最小 方向の偏差の合計 値 未来 回帰直線による推定 データ 過去の 観測 min )) ( ( ) ( ) , ( ) ( ) ( ) , , 2 , 1 ( 1 2 1 2 1 2 n i i i n i i i n i i i i i i i b
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