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Python版のopencvを使った、リアルタイムでのキャリブレーションおよび、ひずみ補正。

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mosu

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前提・実現したいこと

Python版のopencvを使った、リアルタイムでのキャリブレーションおよび、ひずみ補正。

プログラミング初心者です。
Python版のopencvを使って、魚眼ウェブカメラ(画角150°)のキャリブレーションおよび、ひずみ補正をしたのですが、画像のように変にひずみ補正が行われ解決策を探しています。
本来は画像の真ん中の茶色い部分を主に補正したいと考えています。
右が補正前左が補正後です。
右が補正前、左が補正後です。

発生している問題・エラーメッセージ

なし

該当のソースコード

コード


import cv2
import numpy as np
import os
import glob
import sys
assert float(cv2.version.rsplit('.', 1)[0]) >= 3, 'OpenCV version 3 or newer required.'

CHECKERBOARD = (7,10)
subpix_criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1)
calibration_flags=cv2.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC+cv2.fisheye.CALIB_CHECK_COND+cv2.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0]*CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)
objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)
_img_shape = None
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob(r'C:\Users\Gen\Pictures\Camera Roll\*jpg')#ここにキャリブレーションしたいフォルダ名を入力
for fname in images:
[   ]img = cv2.imread(fname)
[   ]if _img_shape == None:
[      ]_img_shape = img.shape[:2]
[   ]else:
[      ]assert _img_shape == img.shape[:2], "All images must share the same size."
[   ]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

[   ]ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK+cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)

[   ]if ret == True:
[      ]objpoints.append(objp)
[      ]cv2.cornerSubPix(gray,corners,(3,3),(-1,-1),subpix_criteria)
[      ]imgpoints.append(corners)
N_OK = len(objpoints)
K = np.zeros((3, 3))
D = np.zeros((4, 1))
rvecs = [np.zeros((1, 1, 3), dtype=np.float64) for i in range(N_OK)]
tvecs = [np.zeros((1, 1, 3), dtype=np.float64) for i in range(N_OK)]
rms, _, _, _, _ = \
cv2.fisheye.calibrate(
objpoints,
imgpoints,
gray.shape[::-1],
K,
D,
rvecs,
tvecs,
calibration_flags,
(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 1e-6)
)
print("Found " + str(N_OK) + " valid images for calibration")
print("DIM=" + str(_img_shape[::-1]))
print("K=np.array(" + str(K.tolist()) + ")")
print("D=np.array(" + str(D.tolist()) + ")")
以下3つにprintされたパラメーターを代入
DIM=(_img_shape[::-1])
K=np.array(K.tolist())
D=np.array(D.tolist())

balance=0.95

dim2=None

dim3=None

cap = cv2.VideoCapture(0)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')

out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (1280,720))

out1 = cv2.VideoWriter('undistortedop.avi',fourcc, 20.0, (1280,720))

while True:

[   ]ret, frame = cap.read()

[   ]gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

[   ]dim1=(1280,720)

[   ]assert dim1[0]/dim1[1] == DIM[0]/DIM[1], 
[   ]if not dim2:

[      ]dim2 = dim1

[   ]if not dim3:

[      ]dim3 = dim1

[   ]dim3=(1280,720)

[   ]scaled_K = K * dim1[0] / DIM[0]  # The values of K is to scale with image dimension.

[   ]scaled_K[2][2] = 1.0  # Except that K[2][2] is always 1.0

[   ]new_K = cv2.fisheye.estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(scaled_K, D, dim2, np.eye(3), balance=balance)

[   ]map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(scaled_K,D,np.eye(3),new_K,dim3, cv2.CV_16SC2)

[   ]undistorted_img = cv2.remap(frame, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)

[   ]out1.write(undistorted_img)

[   ]cv2.imshow("undistorted", undistorted_img)

[   ]out.write(frame)

[   ]cv2.imshow('frame',frame)

[   ]if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

[      ]break

cap.release()

out.release()

out1.release()

cv2.destroyAllWindows()

試したこと

キャリブレーション用画像の取り直し。
異なった照明状況での撮影。

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  • yohhoy

    2019/02/06 16:28

    (まずはPythonコードを整形ください https://teratail.com/help/question-tips#questionTips3-7 )チェッカーボード・キャリブレーション画像は何枚用意しましたか?またチェッカーボード位置は撮影画面内で移動させているでしょうか?

    キャンセル

  • mosu

    2019/02/07 22:27

    チェッカーボード画像は15枚程度です。
    移動はさせています。

    キャンセル

回答 1

0

キャリブレーションが悪いのか,それとも後段の歪補正が悪いのか,の切り分けができているのでしょうか?

もしできていないなら,まずはキャリブレーション処理がまともにできているのかを確認してみてはどうでしょうか.

  • そもそも入力データたるfindChessboardCornersによる検出結果が全ての画像でまともなのか?
  • キャリブレーション結果のパラメータ値は(判断がつく範囲で)まともな値が得られているのか?
  • 特徴点の再投影誤差がとんでもなくでかい値とかになっていないのか?

など.

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  • 2019/02/09 13:50

    ご丁寧な回答ありがとうございます。
    ・画像でのキャリブレーション...矛盾...

    については、目的のプログラムはウェブカメラで取得した映像に対しキャリブレーションおよびひずみ補正を行いたいと考えているのですが、画像に対しては取得したパラメーターで目的の場所がひずみ補正されているのですが、映像に対してひずみ補正となると画像で上げたような結果になってしまいここで質問をさせていただきました。
    プログラムに問題があると考えたほうが自然でしょうか。

    ・とりあえず自身で計算すればよいです.
    こういったことで確かめればよいということを知りませんでした。
    ありがとうございます。計算し確かめてみます。

    ・findChessboardCornersによる検出結果
    これももう一度しっかりと見直します。
    ありがとうございます。

    キャンセル

  • 2019/02/09 17:15

    > 画像に対しては取得したパラメーターで目的の場所がひずみ補正されているのですが、映像に対してひずみ補正となると...

    「画像」と「映像」との間にどんな違いがあるのでしょうか?
    (チェスパターンを撮影したのと同じカメラの「映像」なんですよね?)

    > プログラムに問題があると考えたほうが自然でしょうか。

    すでに修正依頼が成されていますが,コードを整形するとpythonがわかる人からの回答を得られやすくなるのではないでしょうか.

    キャンセル

  • 2019/02/13 17:01

    >「画像」と「映像」との間にどんな違いがあるのでしょうか?
     
    プログラムが違います。
    私自身も疑問なのですが同じ場所で、同じカメラで撮影し取得したパラメーターなのでひずみ補正も同様にできるはずなのですができなかったので質問させていただきました。

    >すでに修正依頼が成されていますが...
    わかりました。
    ありがとうございます。

    キャンセル

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