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カメラキャリブレーションの研究で役に立つ記事・スライドまとめ

はじめに

理系国立大学でカメラキャリブレーションに関する論文を執筆していました.
僕の場合,

「カメラキャリブレーションってなんぞや?」

というレベルから研究がスタートしたので,Qiitaをはじめとする現代のテクノロジーには大変お世話になりました.
この記事では,僕がよく見ていたカメラキャリブレーションに関する記事やスライド・ツールを共有します.

カメラキャリブレーションの基本的な理論

カメラキャリブレーションに関する学習記事をまとめました.

実践カメラキャリブレーション

https://www.slideshare.net/SSII_Slides/ssii2019ts3-149136612
[コメント]
京都大学の延原先生によるチュートリアル.
SSII2019(画像センシングシンポジウム2019)で特別講演をされた際のスライドです.
カメラキャリブレーションの基本が詰まっている素晴らしい資料です.

キャリブレーションツール・ライブラリ

実装に関する記事をまとめました.

Open CV-Pythonチュートリアル >> カメラキャリブレーションと3次元復元

http://labs.eecs.tottoriu.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#
[コメント]
Open CVを用いたカメラキャリブレーションのチュートリアルです.
カメラキャリブレーションの最も有名な手法として,チェスボード(白黒のボード)を使ったものがあります.
チェスボードのコーナーを検出して,カメラの内部パラメータやチェスボードに対する外部パラメータを推定します.
コーナー検出や各種パラメータの計算ライブラリがOpen CVに実装されているので,まずはこれを読んで実際にキャリブレーションしてみると良いです.

Open CV calibrateCamera関数のプロになる

https://kamino.hatenablog.com/entry/opencv_calibrate_camera
[コメント]
上記で紹介したPythonチュートリアルでも登場するcalibrateCamera関数を解説した記事です.
カメラモデルからキャリブレーションまで,一連の流れを体得できるいい記事です.

カメラキャリブレーションと3次元再構成

http://opencv.jp/opencv-2svn/cpp/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html
[コメント]
Open CVの日本語版ドキュメントです.
カメラキャリブレーションに関する関数を網羅できます.
ステレオカメラのキャリブレーションや外部パラメータの連結など,便利なライブラリが詰まっているので自分で実装する前に一度のぞいてみるといいです.
正直,このサイトを一番見たかもしれません.

Open CV Camera Calibration and 3D Reconstruction

https://docs.opencv.org/3.4.9/d9/d0c/group__calib3d.html
[コメント]
こちらも,Open CVのカメラキャリブレーションに関するドキュメントです.
ただし.英語です.
日本語版のドキュメントよりバージョンが新しいので,いくつかのライブラリがかなり便利になっています.

Open CV sample data

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data
[コメント]
Open CVが用意したサンプル画像をダウンロードできます.
論文や発表資料の図に使ったり,サンプルでキャリブレーションしたりいろいろできます.

ステレオカメラキャリブレーターアプリ

https://jp.mathworks.com/help/vision/ug/stereo-camera-calibrator-app.html
[コメント]
Matlabが販売するステレオカメラキャリブレーターの解説ページです.
チェスボードを用いる手法で実装されているので,Open CVを使って動作を模することは可能です.
ここでは,ステレオカメラのキャリブレーションでどんなことやっているのかを勉強できます.

チェスボード自動生成ツール

https://mementoo.info/archives/598
[コメント]
チェスボードはここで作りました.
マスの数,サイズを指定して生成することができるので非常に便利です.

おわりに

随時更新していきます.
キャリブレーションは,データの型などでハマりやすいので注意深く実装することが重要です.

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