カメラキャリブレーションと3次元再構成 — opencv v2.1 documentation
カメラキャリブレーションと3次元再構成¶ このセクションで述べる関数は，いわゆるピンホールカメラモデルを取り扱います．つまりこのモデルでは，3次元座点を透視投影変換を用いて画像平面に射影することで，シーンのビューが構成されています． ここで はワールド座標系の3次元座標を表し は画像平面に投影された点の座標を表します． は，カメラ行列，またはカメラの内部パラメータ行列と呼ばれます． は主点（通常は画像中心）， はピクセル単位で表される焦点距離です． したがって， あるファクタによってカメラ画像がスケーリングされている場合， このすべてのパラメータを同じファクタでスケーリング（それぞれが，拡大または縮小）する必要があります． 内部パラメータ行列はビューに依存しないので，一度推定すれば（ズームレンズの場合）焦点距離を固定している限りは繰返し使用することができます． 並進-回転の同次変換行列であ
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Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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