画像登録およびカメラキャリブレーションアルゴリズムサービス
マルチフレーム画像の位置合わせ、平面座標マッピング、およびカメラ内歪み処理については、サンプル評価と、平行移動、強度、特徴、二次元剛体、およびホモグラフィー登録のプロジェクト適応が提供されます。プロジェクトでは、まず座標関係と変換モデルを定義し、次にメソッドとエラー インジケーターを選択します。
適用されるタスクと境界
画像間の解釈可能な幾何学的関係、十分なテクスチャまたは対応する点、重複する視野、および制御可能な取得条件があるプロジェクトに適しています。
- 同じカメラからの複数のフレーム間の変換または小規模な強度レジストレーション。
- 特徴点と RANSAC によってサポートされる平面ホモグラフィー推定。
- 2D 点セット間の剛体または相似変換の推定。
- 既知の対応点のホモグラフィー フィッティングと平面座標変換。
- チェッカーボード マルチビュー カメラの固有パラメータと歪みのキャリブレーション。
- 画像点と座標点の歪み補正処理。
重大な視差、非剛体変形、動的オクルージョン、ローリング シャッター、低オーバーラップ、およびクロススペクトルの差は、上記の基本ルートを超える場合があります。マルチカメラの外部パラメータ、手と目、3 次元剛体、またはオンライン ドリフト モニタリングが必要な場合、データと検証スキームを個別に定義する必要があります。
入力と出力
| タスク | 入力 | 出力 | 説明が必要です |
|---|---|---|---|
| 翻訳または強度の登録 | 参考画像と登録する画像 | 変位、アフィンまたはホモグラフィーパラメータ、残差 | グレースケールの関係、初期化と有効領域 |
| 機能の登録 | 画像、機能、マッチング設定 | 一致点、内部点、ホモグラフィーおよび信頼性情報 | テクスチャ、反復構造、不一致および劣化 |
| 2D 点セットの登録 | 対応する、または照合される 2 次元点セット | 剛体または相似変換、残差 | 点の対応、自由度、外部点処理を明確にする |
| カメラのキャリブレーション | マルチポーズのチェッカーボードの画像と寸法 | 内部パラメータ、歪み、再投影誤差 | キャリブレーションボード、姿勢カバレッジ、焦点距離およびフォーカスステータス |
| 歪みの除去 | 固有の歪み、画像またはドット | キャリブレーションマップ、キャリブレーションポイント、有効エリア | 出力クリッピング、補間、および座標の規則 |
インターフェイスには、座標系の名前、単位、方向、行列の規則、基準フレーム、変換方向、有効な範囲、エラー、および失敗ステータスが含まれている必要があります。方向や座標定義を指定せずに行列を出力するだけでは、安定したシステムインターフェースとして使用できません。
テクニカルルートと選定のポイント
| ルート | 適用条件 | 主なリスク |
|---|---|---|
| 位相依存変換 | 主に変換、テクスチャ、周波数領域の条件で利用可能 | 大きな回転、スケール変更、オクルージョンは結果に影響を与える可能性があります |
| ECC強度の登録 | 階調関係と初期値を制御可能 | 局所的な極値、明るさの変化、モデルの不一致 |
| ORB と RANSAC | 十分な安定した特徴と視野の重複があります | 重複したテクスチャ、少数のフィーチャ、および間違った内部ポイント |
| 二次元剛体ICP | 2D 点セット、初期関係およびオーバーラップが利用可能 | 3D 点群には独立した登録スキームが必要です |
| ホモグラフィーと対応点 | 平面または使用可能なホモグラフィー近似、信頼できる対応点 | 視差と対応点分布の劣化 |
| カメラのキャリブレーションと歪みの除去 | プレートサイズとマルチポーズ画像の信頼性の高いキャリブレーション | 不十分な姿勢範囲と取り付け後の光学的変化 |
| SVD 剛体または同様の登録 | 信頼できる二次元対応点がある | 点の分布、外れ値、モデルの劣化をチェックする必要がある |
ルートを選択する前に、まず視覚的な位置合わせ、ピクセル座標の変換、または物理的な測定のキャリブレーションが必要かどうかを判断します。 3 つの入力、出力、および受け入れインジケーターは異なります。
データと収集の要件
再スケーリングやトリミングを行わずに元の画像、カメラとレンズの情報、解像度、フォーカスと露出の設定を提供し、画像が同じカメラ、同じ平面、異なる視点、または異なる時間からのものであるかどうかを示します。
キャリブレーション タスクでは、キャリブレーション プレートの幾何学的サイズ、画像の姿勢範囲、および設置ステータスを提供する必要があります。対応するポイントタスクは、ポイントの取得方法、エラー、配分を説明する必要があります。スポーツシーンでは、トリガー、時間同期、ローリングシャッター、オブジェクトの変化を記録する必要もあります。
承認に使用されるデータは調整データとは別のものであり、通常のテクスチャ、低テクスチャ、繰り返し構造、オクルージョン、フィールド エッジ、および予想される最大変換をカバーする必要があります。適用範囲を超えた場合には失敗ステータスを出力する必要があり、一見妥当な行列を強制的に返す必要はありません。
検証方法と適用条件
このプロジェクトでは、ペアの画像、対応する点、またはキャリブレーション プレート データを使用して、変換残差、セットアウト ポイント エラー、ポーズ カバレッジ、繰り返し行われるキャリブレーションの差、および失敗ステータスをチェックします。物理測定に使用すると、独立したマグニチュード基準とシステムレベルのエラー検証が追加されます。
レジストレーション残差、再投影誤差、実際の物理座標誤差は個別に記録されます。クロススペクトル、マルチカメラ外部パラメータ、ロボットハンドアイ、三次元点群または長期ドリフトモニタリングは、対応するタスクに従ってデータと受け入れ項目を追加します。
プロジェクトの実施と実施
- 座標とモデルの確認: 参照フレーム、変換方向、自由度、有効範囲、およびダウンストリームでの使用法について説明します。
- データベースのベースライン: ペアのイメージまたは点セットで技術的なルートを比較し、残差、失敗したサンプル、および初期化条件を記録します。
- インターフェースの適応: 入力形式、マトリックス規則、パラメーター、品質ステータス、ログ、バージョンを修正しました。
- 独立して検証済み: ホールドアウト データを使用して、精度、カバレッジ、再現性、時間消費、および例外処理をチェックします。
成果物には、アルゴリズム プログラムまたはライブラリ、校正および登録構成、アクセス例、行列と座標の説明、検証レポート、およびバージョン記録が含まれる場合があります。キャリブレーションボード、同期ハードウェア、モーションプラットフォーム、ロボット制御および現場での設置調整を個別に確認します。
受付方法
| 受入品目 | 推奨インジケーター | 録音要件 |
|---|---|---|
| 画像登録 | 特徴内部点率、ピクセル残留誤差、重複領域誤差、および故障率 | 変換範囲、テクスチャ、オクルージョン、データのバージョン管理 |
| 対応点マッピング | 点誤差、最大誤差、および外挿範囲を考慮する | 点分布、座標系、単位および基準誤差 |
| カメラのキャリブレーション | 再投影エラー、ポーズ カバレッジ、ホールドアウト チェック、および反復キャリブレーション差異 | 校正プレート、焦点距離、フォーカス、取り付け、温度 |
| 運用能力 | 処理時間、メモリ、初期化と回復 | 解像度、プラットフォーム、タスクの組み合わせ、および同時実行性を指定する |
| 例外処理 | 少数の特徴、誤った一致、縮退した点セット、および範囲外の入力 | ステータスコード、ログ、手動レビューパス |
出力が物理測定に使用される場合は、独立したマグニチュード基準とシステムレベルの誤差検証を追加する必要があり、再投影誤差のみを測定精度の代わりに使用しないでください。
認可、保守、変更
ライセンスは、デバイス、カメラの組み合わせ、座標関係、配信バージョン契約ごとに実行できます。カメラ、レンズ、焦点距離、解像度、設置場所、キャリブレーションボード、またはモーション構造を変更した後は、再キャリブレーションと回帰検証が必要かどうかを判断する必要があります。
年間サービスでは、オリジナルのシーン ドリフトのトラブルシューティング、パラメータのレビュー、バージョンのメンテナンス、および制御された更新をカバーできます。カメラの数を増やしたり、クロススペクトルに変更したり、3 次元またはロボットの手や目を導入したりすることが新たに追加されます。
よくある質問
登録後は2枚の写真が重なって表示されます。受付は通るのでしょうか？
視覚効果だけに頼ることはできません。ピクセルまたは物理的エラーは、合意された領域とデータ範囲内で計算する必要があり、オクルージョン、エッジ、低テクスチャ、および失敗したサンプルをチェックする必要があります。
再投影誤差が小さいということは、正確な物理測定に等しいのでしょうか?
等しくありません。再投影誤差は、キャリブレーション モデルの画像点への適合を反映しており、キャリブレーション プレート、設置、レンズ、基準機器、および測定リンクの誤差も考慮する必要があります。
ロボットのハンドアイキャリブレーションをサポートしていますか?
個別のプロジェクトごとに評価できます。ロボットの姿勢、カメラの設置方法、座標の定義、取得プロセス、キャリブレーションツール、独立した検証方法を提供する必要があります。
機器のメンテナンスで再校正が必要になるのはどのような場合ですか?
カメラのレンズが交換された場合、焦点距離または焦点が変更された場合、設置ストレス、解像度の変更、校正残差が異常である場合、または環境変化が検証範囲を超えた場合、合意されたルールに従ってカメラをレビューまたは再校正する必要があります。
開発および納入範囲を明確にするためにサンプルと装置条件を提出します。
画像登録およびカメラキャリブレーションアルゴリズムサービス
タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。
電話: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com