基于Dragonboard 410c平臺(tái)的機(jī)器3D視覺——如何標(biāo)定攝像機(jī)并獲取參數(shù)

相信大家在DIY機(jī)器人的時(shí)候，都想讓自己的機(jī)器人像人一樣能夠識(shí)別周圍的環(huán)境進(jìn)行自主運(yùn)動(dòng)，今天推出的系列blog將帶大家一起學(xué)習(xí)和了解機(jī)器3D視覺，向大家介紹3D視覺相關(guān)原理，并以Dragoboard410c開發(fā)板為平臺(tái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的3D視覺實(shí)驗(yàn)，這里我們將涉及到3D視覺中的攝像機(jī)標(biāo)定、姿勢(shì)估計(jì)、對(duì)極集合和3D圖像中的深度地圖等內(nèi)容。

這篇blog主要向大家介紹攝像機(jī)標(biāo)定涉及到的一些基礎(chǔ)概念和原理，這是我們進(jìn)行3D視覺處理的基礎(chǔ)，在Dragonboard 410c上我們可以方便的用USB攝像頭進(jìn)行圖像采集，但是通常我們買的USB攝像頭采集到的圖像會(huì)帶有一定的畸變，這些畸變將給后續(xù)我們進(jìn)行3D視覺處理計(jì)算帶來誤差，為了消除這些誤差，我們?cè)谶M(jìn)行3D視覺建模的過程中需要對(duì)我們使用的攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲取相機(jī)內(nèi)外參數(shù)，然后再根據(jù)內(nèi)外參數(shù)對(duì)計(jì)算進(jìn)行糾正。

攝像機(jī)采集到的圖像發(fā)生的畸變通常分為徑向畸變和切向畸變兩種，如下圖2所示，我們用攝像頭對(duì)棋盤進(jìn)行拍攝獲取圖像，用紅色直線將棋盤的兩個(gè)邊標(biāo)注出來的時(shí)候，可以發(fā)現(xiàn)棋盤的邊界與紅線并不重合，這就是畸變帶來的成像影響，如果不進(jìn)行處理，后續(xù)進(jìn)行3D視覺計(jì)算，其將影響計(jì)算結(jié)果。

通常徑向畸變我們可以通過下面的方程組來進(jìn)行糾正：

同樣，采用相似原理，我們通過下面的方程組來進(jìn)行校正：

根據(jù)上述分析，如果我們?cè)谑褂脭z像頭進(jìn)行采集的時(shí)候，要對(duì)采集的圖像進(jìn)行畸形校正，就必須找到五個(gè)造成畸變的系數(shù)如下：

同時(shí)，校正的過程中我們并不是為了校正圖像，更重要的是我們需要找到攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，這些參數(shù)是我們后面進(jìn)行3D計(jì)算的關(guān)鍵參數(shù)，覺得了3D計(jì)算的精度，包括攝像機(jī)的焦距（fx，fy），光學(xué)中心（cx，cy）等，在計(jì)算中我們用矩陣進(jìn)行表示，通常稱為相機(jī)矩陣，這些參數(shù)是相機(jī)的固有參數(shù)，一般情況下，如果不去調(diào)整硬件，是不會(huì)變化的，因此在進(jìn)行3D視覺計(jì)算的過程中，我們這些參數(shù)在計(jì)算機(jī)標(biāo)定的時(shí)候計(jì)算出來即可，其矩陣表示如下：

以上就是整個(gè)攝像機(jī)標(biāo)定的基本原理和相關(guān)概念，在機(jī)器3D視覺計(jì)算中，先要通過標(biāo)定確定這些參數(shù)，通常的做法是通過一些包含了非常明顯的圖案樣本（棋盤），然后找到圖像中的比較特殊的拐點(diǎn)，然后得到這些特殊點(diǎn)在圖片中的位置和實(shí)際位置，通過真實(shí)位置和實(shí)際位置就可以采用上述數(shù)學(xué)方法來計(jì)算求解方程組中的相關(guān)參數(shù)，即我們?cè)?D計(jì)算中所需要的畸變系數(shù)。

以上就是整個(gè)攝像機(jī)標(biāo)定的基本原理和概念，這里只是簡(jiǎn)單的介紹了單個(gè)攝像頭的標(biāo)定，如果大家想要更精確的視覺3D建模或者想詳細(xì)了解攝像機(jī)標(biāo)定的原理，可以參考雙目視覺幾何框架系列--機(jī)器視覺一文，下期blog將在此基礎(chǔ)上介紹如何用CV庫(kù)中的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)圖像的標(biāo)定編程。