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カメラキャリブレーション1

今回はカメラキャリブレーションについてです。
今まで音声処理が多かったですが、筆者は本当は画像処理屋さんです(笑)

カメラキャリブレーション(camera calibration)とは

カメラキャリブレーションとはカメラのレンズによる歪みを補正したり、カメラの内部パラメータや外部パラメータを推定することを言います。
要するに、カメラの情報を取得しようということです。

カメラパラメータ

まずカメラのパラメータってどんなものがあるかを見ていきます。
外部パラメータ(extrinsic parameter)
1.世界座標系におけるレンズの中心座標
世界座標というのは実世界での座標ということです。
たとえば机の角を原点にした座標系であったり、教室の中心を原点にしたものであったり、、、。
このように原点を取って、カメラの中心が見ている座標はどこかということです。
もちろん実世界は3次元なので(超弦理論とか時空間が歪んだものは考えないでください。筆者はそれがわからくて物理を諦めています。)、カメラの中心が見ているところも3次元の点です。
2.レンズの光軸方向
カメラの中心が見ているところが必要なのはわかりましたが、そこからカメラがどこから見ているのかということもカメラ外部のパラメータです。
カメラの位置を直接与えればよいのですが、実際はレンズの光軸の向き、つまりカメラがどっちの方向を向いているかというころを用います。
なぜかというと、おそらく数式にするときに行列を回転成分に分離することがあるからだと思います。
内部パラメータ(intrinsic parameter)
1.焦点距離
焦点距離はレンズのお話でおなじみですよね!割愛します!
2.画像中心
次に実際の画像の中心がどこに当たるのかというものです。
先ほどレンズの中心座標の画像内バージョンみたいなものですね。
画像は二次元でよくuv座標系とか言ったりします。
xyだと混同しやすいからでしょうね。
3.アスペクト比
画像処理をやっている人は皆さんご存知だと思います。
アスペクト比というのは画像の縦横比のことです。
知らなかった人はこれを機に覚えてください(意外と日常で使われているときもあったりします)。
スキュー歪み
スキュー歪みというのは長方形が平行四辺形になるような歪みのことです。
イメージがわかない人はググってみてください。

と以上のようにカメラパラメータを紹介してきました。
まとめますと外部パラメータが6個、内部パラメータが5個あるということがわかりました。
つまり未知数が11個なので、その未知数がわかるように方程式を解いていこうということです。
今回はとりあえずここまでにして、次回以降に実際のキャリブレーションの仕方を書きたいと思います。