質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

Kinect

Kinect(キネクト)はマイクロソフトから発売されたジェスチャー・音声認識によって 操作ができるデバイスです。

Q&A

解決済

1回答

4829閲覧

Kinect カラー画像と深度画像の合わせこみ("gml c++ camera calibration toolbox)

KineSaku

総合スコア13

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

Kinect

Kinect(キネクト)はマイクロソフトから発売されたジェスチャー・音声認識によって 操作ができるデバイスです。

0グッド

0クリップ

投稿2017/06/14 07:45

###前提・実現したいこと

kinect v2のカラーカメラとデプスカメラの画像の合わせこみについての実験をしています。

Kinect SDKを使ったカラー画像とデプス画像の合わせこみではかなり大きなズレが有ることは良く知られており、
これまで独自の合わせこみを行ってきましたが精度があまり出ず、
現状、他の方々も同様の問題を抱えているようなので、色々試してみようと考えております。

まずは下記のサイトの方法を試してみたいと考えているのですが、解らない事があり、
どなたかアドバイス頂けたらと思っています。
Kinect RGB & depth camera calibration

イメージ説明
###解決したい問題
先に挙げたURLの方が行っている方法を観ると
"gml c++ camera calibration toolbox"を使って"rgb_M_world", "ir_M_world"を求めているようなのですが、
そこがどうも理解できません。

"gml c++ camera calibration toolbox"を使って出力される外部パラメータを下記のように解釈すると
1.カラー画像の外部パラメータ = rgb_M_world
2.IR画像の外部パラメータ = ir_M_world

この1,2の世界座標系は同一の座標系を示している必要が有ると思いますが、
その座標系は誰がいつ設定しているのでしょうか?
それともチェスボードの中心を世界座標系の原点とする。等の前提があるのでしょうか?

どなたかアドバイス頂ければと思います。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
gml c++ camera calibration toolbox
Kinect V2

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

OpenCVについては未熟(門外漢と言うべき)のため、概念等の解釈に誤りがありましたらご容赦ください(むしろお教えいただきたいところです)。

このページを読んで解釈したところでは、カメラ外部パラメータによって画像上の位置と対応付けられる3次元空間上の世界座標というものは、プログラマーが勝手に決めるもののように思います。

外部パラメータはcvCalibrateCamera2や、既に内部パラメータが分かっていればcvFindExtrinsicCameraParams2を使って推定して求める様子ですので、これらに与える3次元空間上の点がどのようなものであるかによって外部パラメータ、つまり世界座標からカメラ座標に変換する行列が決定するものと思います。

チェスボードのような物体をカメラで撮影したとして、例えばプログラマーが「ボードのこの角はレンズから前方にz、視線から水平にx、垂直yに位置する」とか、「ボードの中心を原点、ボード面前方をz+、右縁をx+、上縁をy+、単位長さを1mとすると、この点は(x, y, z)だ」などと恣意的に決め、それを画像上の対応する点とともに関数に渡せば、この二つの座標系間の変換行列ができあがる、という感じではないでしょうか。

いずれにしても、今回の場合、ご提示のサイトの方が必要としていたのはIR画像座標系とRGB画像座標系を繋ぐ変換行列のようですので、プログラマーが一貫した世界座標を定めて外部パラメータを求めておけば、その世界座標系がどのようなものであっても、rgb_M_world×(ir_M_world)^-1の過程で打ち消し合うでしょうから問題は生じないのではないでしょうか。

[追記]
こちらのサンプルコードですと、チェスボードの角を原点にして、ミリメートル単位になるような座標系を定めているようです。「GML C++ Camera Calibration Toolbox」もちょっとUIを見た感じでは似ているようですし、この座標系が標準なんでしょうかね?

投稿2017/06/14 11:15

編集2017/06/14 11:55
Bongo

総合スコア10807

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

KineSaku

2017/06/14 12:43

とても参考にさるご意見本当にありがとうございます! 後日確認して報告したいと思います!
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問