„Számítógépes látórendszerek - Ellenőrző kérdések: Kameramodellek, kalibráció” változatai közötti eltérés
A VIK Wikiből
38. sor: | 38. sor: | ||
== Ismertesse a RANSAC algoritmust (előnyök, hátrányok) és a felhasználási lehetőségeit!== | == Ismertesse a RANSAC algoritmust (előnyök, hátrányok) és a felhasználási lehetőségeit!== | ||
'''Felhasználási lehetőségek''':<br> | |||
Kalibrációra és sok egyéb paraméterillesztési feladatra használható. | |||
'''Lépései''':<br> | |||
kiindulás: sok pontpárunk van | |||
#Véletlen 7/8 pontpár halmazok kiválasztása | |||
#7/8 pontos kalibráció elvégzése minden halmazra | |||
#Megnézni, hogy hány pontpár illeszkedik kis hibával az adott fundamentális mátrixra | |||
#A legjobb kiválasztása | |||
'''Előnyök''':<br> | |||
#Egyszerű | |||
#50%-nál nagyobb arányú outlier esetén is működik | |||
#Zajos esetben is jól használható, ekkora mértékű zaj esetén az LS becslés teljesen csődöt mond | |||
'''Hátrányok''':<br> | |||
#Nem garantált, hogy megtalálja a jó megoldást! | |||
#Nagyon lassú tud lenni! |
A lap 2015. június 4., 00:23-kori változata
Ismertesse a pinhole kameramodellt! (Rajz, egyenletek, paraméterek, mátrixok)
[1] [2] (A Kameramodell, kalibráció diasoron van még némileg több is.)
Mutassa be a 3D markeres kalibráció elvét és lépéseit!
Elve
Van egy 3D objektumunk, azon előre ismert markerek. A markerek képét akarjuk meghatározni.
Lépései
- Markerek megkeresése
- Sarokdetektálással
- P meghatározása (projekciós mátrix)
- A, R, t meghatározása (külső-belső paraméterek)
- Becslések finomítása
Ismertesse a sakktáblás kalibráció elvét és lépéseit!
Elve: gyakran nincsen 3D kalibrációs objektum,ekkor 2D objektumot használunk.
Ismert számú sakktáblaszerűen elhelyezkedő markerünk van. Az egymástól mért távolságuk is ismert.
Lépései:
- Sarokdetektálás
- Mivel nincs 3D információnk a markerekről P mátrix nem határozható meg egyértelműen.
- Homográfia (H mátrix meghatározása DLT- vel)
- Kameramátrix meghatározása
- Torzítások figyelembevétele
Hogyan lehet a kamerák torzítását figyelembe venni a kalibráció során?
Csak a radiális torzítást vesszük figyelembe, mert általában ez a domináns.
(A diasorban leírt képlet magyarázata itt található.)
Hogyan néz ki a sztereó elrendezés? Mi az esszenciális és a fundamentális mátrix?
Ismertesse a 7 és 8 pontos kalibrációs algoritmusok elvét és lépéseit!
Ismertesse a RANSAC algoritmust (előnyök, hátrányok) és a felhasználási lehetőségeit!
Felhasználási lehetőségek:
Kalibrációra és sok egyéb paraméterillesztési feladatra használható.
Lépései:
kiindulás: sok pontpárunk van
- Véletlen 7/8 pontpár halmazok kiválasztása
- 7/8 pontos kalibráció elvégzése minden halmazra
- Megnézni, hogy hány pontpár illeszkedik kis hibával az adott fundamentális mátrixra
- A legjobb kiválasztása
Előnyök:
- Egyszerű
- 50%-nál nagyobb arányú outlier esetén is működik
- Zajos esetben is jól használható, ekkora mértékű zaj esetén az LS becslés teljesen csődöt mond
Hátrányok:
- Nem garantált, hogy megtalálja a jó megoldást!
- Nagyon lassú tud lenni!