従来のキャリブレーション手法では、ユーザーはまずすべてのデータを収集し、その後にcv::calibrateCamera関数を実行してカメラパラメータを取得しなければならない。平均再投影誤差が大きすぎる場合や推定されたパラメータが誤っているように思われる場合は、データの選択や収集とcv::calibrateCameraの実行を繰り返すことになる。

インタラクティブなキャリブレーション処理では、新しいデータが追加されるたびにユーザーが結果と誤差の推定値を確認できることを前提としている。また、最後に追加したデータを削除することもでき、最終的にキャリブレーション用のデータセットが十分な大きさになると、データの自動選択処理が開始される。

アプリケーションの主な機能

このサンプルアプリケーションは次のことを行う：

歪み行列と各要素の信頼区間を求める
カメラ行列と各要素の信頼区間を求める
カメラまたは動画ファイルから入力を受け取る
XMLファイルから設定を読み込む
結果をXMLファイルに保存する
再投影誤差を計算する
悪条件なヤコビアンブロックの発生を防ぐため、鋭角のパターン視点を棄却する
キャリブレーションフラグを自動切り替えする（必要に応じてアスペクト比や歪み行列の要素を固定する）
複数の基準を用いてキャリブレーションの完了を自動検出する
静止パターンを自動キャプチャする（ユーザーはフレームをキャプチャするためにキーを押す必要はなく、1秒間パターンを動かさないだけでよい）

サポートされているパターン:

白黒のチェスボード
非対称な円パターン
デュアル非対称サークルパターン
chAruco（Arucoマーカー付きチェスボード）
対称な円パターン

引数の説明

アプリケーションには2つの引数グループがある。1つは主要なもの（コマンドライン経由で渡す）、もう1つは高度なもの（XMLファイル経由で渡す）である。

主要な引数:

これらの引数はすべてコマンドライン経由でアプリケーションに渡される。

-[parameter]=[default value]: 説明

-v=[filename]: filenameから動画を取得する。デフォルトの入力は id=0 のカメラ
-ci=[0]: 指定したidのカメラから動画を取得する
-flip=[false]: 入力フレームを垂直方向に反転する
-t=[circles]: キャリブレーション用のパターン (circles, chessboard, dualCircles, chAruco, symcircles)
-sz=[16.3]: キャリブレーションボード上で隣接する円または正方形の中心間の距離
-dst=[295] dualCirclesパターンの白い部分と黒い部分の間の距離
-w=[width]: パターンの幅（コーナー数または円の数）
-h=[height]: パターンの高さ（コーナー数または円の数）
-of=[camParams.xml]: 出力ファイル名
-ft=[true]: キャリブレーションフラグの自動調整
-vis=[grid]: キャプチャしたボードの可視化方法 (grid, window)
-d=[0.8]: キャプチャ間の遅延（秒）
-pf=[defaultConfig.xml]: 高度なアプリケーション引数のファイル
-force_reopen=[false]: エラー発生時にカメラを強制的に再オープンする。接続が不安定なIPカメラで役立つことがある。
-save_frames=[false]: 最終的なキャリブレーションに寄与するフレームを保存する
-zoom=[1]: プレビュー画像に適用するズーム倍率

高度な引数:

デフォルトでは、高度な引数の値はdefaultConfig.xmlに保存されている

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<charuco_dict>0</charuco_dict>
<charuco_square_length>200</charuco_square_length>
<charuco_marker_size>100</charuco_marker_size>
<calibration_step>1</calibration_step>
<max_frames_num>30</max_frames_num>
<min_frames_num>10</min_frames_num>
<solver_eps>1e-7</solver_eps>
<solver_max_iters>30</solver_max_iters>
<fast_solver>0</fast_solver>
<frame_filter_conv_param>0.1</frame_filter_conv_param>
<camera_resolution>1280 720</camera_resolution>
</opencv_storage>

charuco_dict: chArucoパターンの生成に使用された特別な辞書の名前
charuco_square_length: chArucoボード上の正方形のサイズ（ピクセル単位）
charuco_marker_size: chArucoボード上のArucoマーカーのサイズ（ピクセル単位）
calibration_step: cv::calibrateCameraの起動間のフレーム数の間隔
max_frames_num: キャリブレーション用のフレーム数がこの値を超えると、フレームフィルタが動作し始める。フィルタリング後のキャリブレーションデータセットのサイズはmax_frames_numに等しくなる
min_frames_num: フレーム数がこの値を超えると、フラグの自動調整、歪み補正後の表示、品質評価が有効になる
solver_eps: cv::calibrateCameraにおけるLevenberg-Marquardtソルバの精度
solver_max_iters: ソルバの反復回数の上限
fast_solver: この値が非ゼロでLapackが見つかった場合、ソルバ内でSVDの代わりにQR分解が使用される。QRはSVDより高速だが、精度が劣る可能性がある
frame_filter_conv_param: 二基準フレームフィルタの線形畳み込みで使用される引数
camera_resolution: キャリブレーションに使用するカメラの解像度

注: charuco_dict、charuco_square_length、charuco_marker_sizeはchArucoパターンの生成に使用される（詳細はArucoモジュールの説明を参照: Arucoチュートリアル）

デフォルトのchArucoパターン:

デュアルサークルパターン

このパターンを作成するには、標準のOpenCVサークルパターンとそれを二値反転したものが必要である。一方のパターンのすべての水平な円の列が、もう一方のパターンの対応する列の延長線上になるように、2つのパターンを同一平面上に配置する。下の図に示すようにパターン間の距離を測定し、それをdstコマンドライン引数として渡す。また、最も近い円の中心間の距離を測定し、その値をszコマンドライン引数として渡す。

このパターンは製作と測定の品質に対して非常に敏感である。

データのフィルタリング

キャリブレーションデータセットのサイズがmax_frames_numを超えると、データフィルタが動作し始める。これはデータセットから「悪い」フレームを取り除こうとするものである。フィルタは\(loss\_function\)が最大となるフレームを除去する。

\[loss\_function(i)=\alpha RMS(i)+(1-\alpha)reducedGridQuality(i)\]

RMSはフレームiに対して計算された平均再投影誤差であり、reducedGridQualityはフレームiを除いたシーンのカバレッジ品質の評価値である。\(\alpha\)はframe_filter_conv_paramに等しい。

キャリブレーションの処理

キャリブレーションを開始するには、アプリケーションを実行するだけでよい。パターンをカメラの前に置き、何らかの姿勢で固定する。その後、キャプチャを待つ（「Frame #i captured」のようなメッセージが表示される）。現在の焦点距離と再投影誤差がメイン画面に表示される。パターンを次の位置に移動し、同じ手順を繰り返す。画像平面を均一に覆うようにし、画像平面に対して鋭角になる向きでパターンを見せないようにする。

キャリブレーションが成功したと思われる場合（信頼区間と平均再投影誤差が小さく、フレームのカバレッジ品質とパターンの視点数が十分大きい場合）、アプリケーションは下の画面のようなメッセージを表示する。

ホットキー:

Esc – アプリケーションを終了する
s – 現在のデータをXMLファイルに保存する
r – 最後のフレームを削除する
d – すべてのフレームを削除する
u – 歪み補正の適用を有効化／無効化する
v – 可視化モードを切り替える

結果

結果として、カメラパラメータとそれらの信頼区間が得られる。

出力XMLファイルの例:

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<calibrationDate>"Thu 07 Apr 2016 04:23:03 PM MSK"</calibrationDate>
<framesCount>21</framesCount>
<cameraResolution>
  1280 720</cameraResolution>
<camera_matrix type_id="opencv-matrix">
  <rows>3</rows>
  <cols>3</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    1.2519588293098975e+03 0. 6.6684948780852471e+02 0.
    1.2519588293098975e+03 3.6298123112613683e+02 0. 0. 1.</data></camera_matrix>
<camera_matrix_std_dev type_id="opencv-matrix">
  <rows>4</rows>
  <cols>1</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    0. 1.2887048808572649e+01 2.8536856683866230e+00
    2.8341737483430314e+00</data></camera_matrix_std_dev>
<distortion_coefficients type_id="opencv-matrix">
  <rows>1</rows>
  <cols>5</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    1.3569117181595716e-01 -8.2513063822554633e-01 0. 0.
    1.6412101575010554e+00</data></distortion_coefficients>
<distortion_coefficients_std_dev type_id="opencv-matrix">
  <rows>5</rows>
  <cols>1</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    1.5570675523402111e-02 8.7229075437543435e-02 0. 0.
    1.8382427901856876e-01</data></distortion_coefficients_std_dev>
<avg_reprojection_error>4.2691743074130178e-01</avg_reprojection_error>
</opencv_storage>


原著者	Vladislav Sovrasov
互換性	OpenCV >= 3.1

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