魚眼カメラモデル

詳細説明

定義: P をワールド基準フレームにおける座標 X の3D点とする (行列 X に格納される)。カメラ基準フレームにおける P の座標ベクトルは次のとおり:

\[Xc = R X + T\]

ここで R は回転ベクトル om に対応する回転行列である: R = rodrigues(om); Xc の3つの座標を x, y, z とする:

\[\begin{array}{l} x = Xc_1 \\ y = Xc_2 \\ z = Xc_3 \end{array} \]

P のピンホール投影座標は [a; b] であり、ここで

\[\begin{array}{l} a = x / z \ and \ b = y / z \\ r^2 = a^2 + b^2 \\ \theta = atan(r) \end{array} \]

魚眼歪み:

\[\theta_d = \theta (1 + k_1 \theta^2 + k_2 \theta^4 + k_3 \theta^6 + k_4 \theta^8)\]

歪んだ点の座標は [x'; y'] であり、ここで

\[\begin{array}{l} x' = (\theta_d / r) a \\ y' = (\theta_d / r) b \end{array} \]

最後にピクセル座標への変換: 最終的なピクセル座標ベクトル [u; v] は次のとおり:

\[\begin{array}{l} u = f_x (x' + \alpha y') + c_x \\ v = f_y y' + c_y \end{array} \]

概要: 透視投影を用い歪み補正を行わない汎用カメラモデル [148]

名前空間
namespace	cv::fisheye
	この名前空間のメソッドは、いわゆる魚眼カメラモデルを用いる。

列挙型
enum	{   cv::fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 1 << 0 ,   cv::fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC = 1 << 1 ,   cv::fisheye::CALIB_CHECK_COND = 1 << 2 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_SKEW = 1 << 3 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_K1 = 1 << 4 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_K2 = 1 << 5 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_K3 = 1 << 6 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_K4 = 1 << 7 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC = 1 << 8 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 1 << 9 ,   cv::fisheye::CALIB_ZERO_DISPARITY = 1 << 10 ,   cv::fisheye::CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH = 1 << 11 }

関数
double	cv::fisheye::calibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, const Size &image_size, InputOutputArray K, InputOutputArray D, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	カメラキャリブレーションを実行する。
void	cv::fisheye::distortPoints (InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray K, InputArray D, double alpha=0)
	魚眼モデルを用いて2D点を歪ませる。
void	cv::fisheye::distortPoints (InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray Kundistorted, InputArray K, InputArray D, double alpha=0)
void	cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify (InputArray K, InputArray D, const Size &image_size, InputArray R, OutputArray P, double balance=0.0, const Size &new_size=Size(), double fov_scale=1.0)
	歪み補正または平行化のための新しいカメラ内部行列を推定する。
void	cv::fisheye::initUndistortRectifyMap (InputArray K, InputArray D, InputArray R, InputArray P, const cv::Size &size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
	remap による画像変換のための歪み補正・平行化マップを計算する。D が空の場合は歪みなしが用いられ、R または P が空の場合は単位行列が用いられる。
void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, const Affine3d &affine, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())
	魚眼モデルを用いて点を投影する。
void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())
bool	cv::fisheye::solvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼カメラモデルにおいて、3D-2D点の対応から物体の姿勢を求める。
bool	cv::fisheye::solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int iterationsCount=100, float reprojectionError=8.0, double confidence=0.99, OutputArray inliers=noArray(), int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼カメラモデルにおいて、RANSAC手法を用いて3D-2D点の対応から物体の姿勢を求める。
double	cv::fisheye::stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray K1, InputOutputArray D1, InputOutputArray K2, InputOutputArray D2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, int flags=fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け取る引数のみが異なる。
double	cv::fisheye::stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray K1, InputOutputArray D1, InputOutputArray K2, InputOutputArray D2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	ステレオキャリブレーションを実行する。
void	cv::fisheye::stereoRectify (InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2, const Size &imageSize, InputArray R, InputArray tvec, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray Q, int flags, const Size &newImageSize=Size(), double balance=0.0, double fov_scale=1.0)
	魚眼カメラモデルのためのステレオ平行化。
void	cv::fisheye::undistortImage (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray Knew=cv::noArray(), const Size &new_size=Size())
	魚眼レンズの歪みを補正するために画像を変換する。
void	cv::fisheye::undistortPoints (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(), TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼モデルを用いて2D点の歪みを補正する。

列挙型詳解

anonymous enum

anonymous enum

#include <opencv2/calib3d.hpp>

列挙値
CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS  Python: cv.fisheye.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS
CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC  Python: cv.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC
CALIB_CHECK_COND  Python: cv.fisheye.CALIB_CHECK_COND
CALIB_FIX_SKEW  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
CALIB_FIX_K1  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_K1
CALIB_FIX_K2  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_K2
CALIB_FIX_K3  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_K3
CALIB_FIX_K4  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_K4
CALIB_FIX_INTRINSIC  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_INTRINSIC
CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT
CALIB_ZERO_DISPARITY  Python: cv.fisheye.CALIB_ZERO_DISPARITY
CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH  Python: cv.fisheye.CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH

関数詳解

calibrate()

double cv::fisheye::calibrate	(	InputArrayOfArrays	objectPoints,
		InputArrayOfArrays	imagePoints,
		const Size &	image_size,
		InputOutputArray	K,
		InputOutputArray	D,
		OutputArrayOfArrays	rvecs,
		OutputArrayOfArrays	tvecs,
		int	flags = 0,
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.fisheye.calibrate(	objectPoints, imagePoints, image_size, K, D[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, K, D, rvecs, tvecs

#include <opencv2/calib3d.hpp>

カメラキャリブレーションを実行する。

引数

objectPoints	キャリブレーションパターン座標空間におけるキャリブレーションパターン点のベクトルのベクトル。
imagePoints	キャリブレーションパターン点の投影のベクトルのベクトル。各 i について、imagePoints.size() と objectPoints.size()、および imagePoints[i].size() は objectPoints[i].size() と等しくなければならない。
image_size	カメラ内部行列の初期化にのみ使用される画像のサイズ。
K	出力される 3x3 浮動小数点のカメラ内部行列 \(\cameramatrix{A}\) 。fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS が指定されている場合、関数を呼び出す前に fx, fy, cx, cy の一部またはすべてを初期化しておかなければならない。
D	出力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
rvecs	各パターンビューに対して推定された回転ベクトルの出力ベクトル (Rodrigues を参照)。すなわち、各 k 番目の回転ベクトルは、対応する k 番目の並進ベクトル (次の出力パラメータの説明を参照) と合わせて、キャリブレーションパターンをモデル座標空間 (オブジェクト点が指定されている空間) からワールド座標空間、つまり k 番目のパターンビューにおけるキャリブレーションパターンの実際の位置 (k=0.. M -1) へと移す。
tvecs	各パターンビューについて推定された並進ベクトルの出力ベクトル。
flags	ゼロ、または以下の値の組み合わせをとることができるさまざまなフラグ: fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS cameraMatrix に fx, fy, cx, cy の有効な初期値が含まれており、それらをさらに最適化する。そうでない場合、(cx, cy) は最初に画像中心に設定され (imageSize が使われる)、焦点距離は最小二乗法で計算される。 fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC 内部パラメータの最適化を反復するたびに外部パラメータが再計算される。 fisheye::CALIB_CHECK_COND 関数が条件数の妥当性をチェックする。 fisheye::CALIB_FIX_SKEW スキュー係数 (alpha) がゼロに設定され、ゼロのまま保たれる。 fisheye::CALIB_FIX_K1,..., fisheye::CALIB_FIX_K4 選択された歪み係数がゼロに設定され、ゼロのまま保たれる。 fisheye::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT 全体最適化の間、主点は変更されない。中心、または fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS も設定されている場合は指定された別の位置にとどまる。 fisheye::CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH 全体最適化の間、焦点距離は変更されない。これは \(max(width,height)/\pi\) であり、fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS も設定されている場合は与えられた \(f_x\), \(f_y\) である。
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了条件。

この関数の呼び出しグラフ:

distortPoints() [1/2]

void cv::fisheye::distortPoints	(	InputArray	undistorted,
		OutputArray	distorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = 0 )

Python:
	cv.fisheye.distortPoints(	undistorted, K, D[, distorted[, alpha]]	) ->	distorted
	cv.fisheye.distortPoints(	undistorted, Kundistorted, K, D[, distorted[, alpha]]	) ->	distorted

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼モデルを用いて2次元点を歪ませる。

引数

undistorted	オブジェクト点の配列。1xN/Nx1 の2チャンネル (または vector<Point2f> )。N はビュー内の点の数。
K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
alpha	スキュー係数。
distorted	画像点の出力配列。1xN/Nx1 の2チャンネル、または vector<Point2f> 。

この関数は、歪みのない点に対するカメラ内部行列が単位行列であると仮定することに注意。つまり画像点を歪ませたい場合は、それらに \(K^{-1}\) を掛けるか、別のオーバーロード関数を使用する必要がある。

この関数の呼び出しグラフ:

distortPoints() [2/2]

void cv::fisheye::distortPoints	(	InputArray	undistorted,
		OutputArray	distorted,
		InputArray	Kundistorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = 0 )

Python:
	cv.fisheye.distortPoints(	undistorted, K, D[, distorted[, alpha]]	) ->	distorted
	cv.fisheye.distortPoints(	undistorted, Kundistorted, K, D[, distorted[, alpha]]	) ->	distorted

#include <opencv2/calib3d.hpp>

これはオーバーロードされたメンバ関数であり、利便性のために提供されている。上記の関数とは受け取る引数のみが異なる。歪みのない点が単位行列でないカメラ行列で得られた場合（例えば estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify の出力）を扱うための distortPoints 関数のオーバーロード。

引数

undistorted	オブジェクト点の配列。1xN/Nx1 の2チャンネル (または vector<Point2f> )。N はビュー内の点の数。
Kundistorted	歪み補正の新しいカメラ行列として使われるカメラ内部行列。
K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
alpha	スキュー係数。
distorted	画像点の出力配列。1xN/Nx1 の2チャンネル、または vector<Point2f> 。

参照

estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify

この関数の呼び出しグラフ:

estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify()

void cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify	(	InputArray	K,
		InputArray	D,
		const Size &	image_size,
		InputArray	R,
		OutputArray	P,
		double	balance = 0.0,
		const Size &	new_size = Size(),
		double	fov_scale = 1.0 )

Python:
	cv.fisheye.estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(	K, D, image_size, R[, P[, balance[, new_size[, fov_scale]]]]	) ->	P

#include <opencv2/calib3d.hpp>

歪み補正または平行化のために新しいカメラ内部行列を推定する。

引数

K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
image_size	画像のサイズ
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
R	オブジェクト空間における平行化変換: 3x3 1チャンネル、またはベクトル: 3x1/1x3 1チャンネル、または 1x1 3チャンネル
P	新しいカメラ内部行列 (3x3) または新しい射影行列 (3x4)
balance	最小焦点距離と最大焦点距離の範囲内で新しい焦点距離を設定する。Balance は [0, 1] の範囲である。
new_size	新しいサイズ
fov_scale	新しい焦点距離の除数。

この関数の呼び出しグラフ:

initUndistortRectifyMap()

void cv::fisheye::initUndistortRectifyMap	(	InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	R,
		InputArray	P,
		const cv::Size &	size,
		int	m1type,
		OutputArray	map1,
		OutputArray	map2 )

Python:
	cv.fisheye.initUndistortRectifyMap(	K, D, R, P, size, m1type[, map1[, map2]]	) ->	map1, map2

#include <opencv2/calib3d.hpp>

remap による画像変換のための歪み補正および平行化マップを計算する。D が空の場合はゼロ歪みが使用され、R または P が空の場合は単位行列が使用される。

引数

K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
R	オブジェクト空間における平行化変換: 3x3 1チャンネル、またはベクトル: 3x1/1x3 1チャンネル、または 1x1 3チャンネル
P	新しいカメラ内部行列 (3x3) または新しい射影行列 (3x4)
size	歪み補正後の画像サイズ。
m1type	1つ目の出力マップの型。CV_32FC1 または CV_16SC2 のいずれか。詳細は convertMaps を参照。
map1	1つ目の出力マップ。
map2	2つ目の出力マップ。

projectPoints() [1/2]

void cv::fisheye::projectPoints	(	InputArray	objectPoints,
		OutputArray	imagePoints,
		const Affine3d &	affine,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = 0,
		OutputArray	jacobian = noArray() )

Python:
	cv.fisheye.projectPoints(	objectPoints, rvec, tvec, K, D[, imagePoints[, alpha[, jacobian]]]	) ->	imagePoints, jacobian

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼モデルを用いて点を投影する。

引数

objectPoints	オブジェクト点の配列。1xN/Nx1 の3チャンネル (または vector<Point3f> )。N はビュー内の点の数。
imagePoints	画像点の出力配列。2xN/Nx2 1チャンネル、または 1xN/Nx1 2チャンネル、または vector<Point2f>。
affine
K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
alpha	スキュー係数。
jacobian	省略可能な出力 2Nx15 ヤコビ行列。画像点を、焦点距離の各成分、主点の座標、歪み係数、回転ベクトル、並進ベクトル、およびスキューで微分した値からなる。古いインターフェースでは、ヤコビアンの各成分は異なる出力パラメータ経由で返される。

この関数は、カメラの内部および外部パラメータが与えられたときに、3次元点の画像平面への投影を計算する。オプションで、ヤコビアン（画像点座標の、すべての入力パラメータの関数としての、特定のパラメータ（内部および／または外部）に関する偏微分の行列）も計算する。

projectPoints() [2/2]

void cv::fisheye::projectPoints	(	InputArray	objectPoints,
		OutputArray	imagePoints,
		InputArray	rvec,
		InputArray	tvec,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = 0,
		OutputArray	jacobian = noArray() )

Python:
	cv.fisheye.projectPoints(	objectPoints, rvec, tvec, K, D[, imagePoints[, alpha[, jacobian]]]	) ->	imagePoints, jacobian

#include <opencv2/calib3d.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

solvePnP()

bool cv::fisheye::solvePnP	(	InputArray	objectPoints,
		InputArray	imagePoints,
		InputArray	cameraMatrix,
		InputArray	distCoeffs,
		OutputArray	rvec,
		OutputArray	tvec,
		bool	useExtrinsicGuess = false,
		int	flags = SOLVEPNP_ITERATIVE,
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8) )

Python:
	cv.fisheye.solvePnP(	objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs[, rvec[, tvec[, useExtrinsicGuess[, flags[, criteria]]]]]	) ->	retval, rvec, tvec

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼カメラモデルに対して、3次元-2次元点の対応からオブジェクトの姿勢を求める。

引数

objectPoints	物体座標空間における物体点の配列。Nx3 1チャンネル、または 1xN/Nx1 3チャンネル(Nは点の個数)。vector<Point3d> をここに渡すこともできる。
imagePoints	対応する画像点の配列。Nx2 1チャンネル、または 1xN/Nx1 2チャンネル(Nは点の個数)。vector<Point2d> をここに渡すこともできる。
cameraMatrix	入力のカメラ内部行列 \(\cameramatrix{A}\) 。
distCoeffs	入力される歪み係数のベクトル (4x1/1x4)。
rvec	出力される回転ベクトル (Rodrigues を参照)。tvec と合わせて、点をモデル座標系からカメラ座標系へと移す。
tvec	出力の並進ベクトル。
useExtrinsicGuess	SOLVEPNP_ITERATIVE に使われるパラメータ。true (1) の場合、関数は与えられた rvec と tvec の値をそれぞれ回転ベクトルと並進ベクトルの初期近似として使い、さらにそれらを最適化する。
flags	PnP問題を解くための手法。calib3d_solvePnP_flags を参照。
criteria	内部の undistortPoints 呼び出しの終了条件。関数は内部で undistortPoints を使って点の歪みを補正し、cv::solvePnP を呼び出すため、入力は非常によく似ている。Perspective-n-Points についての詳しい情報は Perspective-n-Point (PnP) による姿勢推定 で説明されている。

solvePnPRansac()

bool cv::fisheye::solvePnPRansac	(	InputArray	objectPoints,
		InputArray	imagePoints,
		InputArray	cameraMatrix,
		InputArray	distCoeffs,
		OutputArray	rvec,
		OutputArray	tvec,
		bool	useExtrinsicGuess = false,
		int	iterationsCount = 100,
		float	reprojectionError = 8.0,
		double	confidence = 0.99,
		OutputArray	inliers = noArray(),
		int	flags = SOLVEPNP_ITERATIVE,
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8) )

Python:
	cv.fisheye.solvePnPRansac(	objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs[, rvec[, tvec[, useExtrinsicGuess[, iterationsCount[, reprojectionError[, confidence[, inliers[, flags[, criteria]]]]]]]]]	) ->	retval, rvec, tvec, inliers

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼カメラモデルに対して、RANSAC方式を用いて3次元-2次元点の対応からオブジェクトの姿勢を求める。

引数

objectPoints	物体座標空間における物体点の配列。Nx3 1チャンネル、または 1xN/Nx1 3チャンネル(Nは点の個数)。vector<Point3d> をここに渡すこともできる。
imagePoints	対応する画像点の配列。Nx2 1チャンネル、または 1xN/Nx1 2チャンネル(Nは点の個数)。vector<Point2d> をここに渡すこともできる。
cameraMatrix	入力のカメラ内部行列 \(\cameramatrix{A}\) 。
distCoeffs	入力される歪み係数のベクトル (4x1/1x4)。
rvec	出力される回転ベクトル (Rodrigues を参照)。tvec と合わせて、点をモデル座標系からカメラ座標系へと移す。
tvec	出力の並進ベクトル。
useExtrinsicGuess	SOLVEPNP_ITERATIVE に使われるパラメータ。true (1) の場合、関数は与えられた rvec と tvec の値をそれぞれ回転ベクトルと並進ベクトルの初期近似として使い、さらにそれらを最適化する。
iterationsCount	反復回数。
reprojectionError	RANSAC手続きで用いられるインライアのしきい値。このパラメータ値は、観測された点投影と計算された点投影の間で、インライアとみなすための最大許容距離である。
confidence	アルゴリズムが有用な結果を生成する確率。
inliers	objectPoints と imagePoints 内のインライアのインデックスを含む出力ベクトル。
flags	PnP 問題を解く手法: calib3d_solvePnP_flags を参照。この関数は、オブジェクト座標フレームで表された3D点をカメラ座標フレームへ変換する回転ベクトルと並進ベクトルを、さまざまな手法を用いて返す: P3P 系の手法 (SOLVEPNP_P3P, SOLVEPNP_AP3P): 一意の解を返すには4個の入力点が必要。 SOLVEPNP_IPPE 入力点は4個以上でなければならず、オブジェクト点は同一平面上になければならない。 SOLVEPNP_IPPE_SQUARE マーカーの姿勢推定に適した特殊なケース。入力点の数は4個でなければならない。オブジェクト点は次の順序で定義しなければならない: 点 0: [-squareLength / 2, squareLength / 2, 0] 点 1: [ squareLength / 2, squareLength / 2, 0] 点 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0] 点 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0] その他すべてのフラグでは、入力点の数は4個以上でなければならず、オブジェクト点は任意の構成でよい。
criteria	内部の undistortPoints 呼び出しの終了条件。関数は内部で undistortPoints を使って点の歪みを補正し、cv::solvePnP を呼び出すため、入力は非常によく似ている。Perspective-n-Points についての詳しい情報は Perspective-n-Point (PnP) による姿勢推定 で説明されている。

stereoCalibrate() [1/2]

double cv::fisheye::stereoCalibrate	(	InputArrayOfArrays	objectPoints,
		InputArrayOfArrays	imagePoints1,
		InputArrayOfArrays	imagePoints2,
		InputOutputArray	K1,
		InputOutputArray	D1,
		InputOutputArray	K2,
		InputOutputArray	D2,
		Size	imageSize,
		OutputArray	R,
		OutputArray	T,
		int	flags = fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC,
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.fisheye.stereoCalibrate(	objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, K1, D1, K2, D2, imageSize[, R[, T[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]]]	) ->	retval, K1, D1, K2, D2, R, T, rvecs, tvecs
	cv.fisheye.stereoCalibrate(	objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, K1, D1, K2, D2, imageSize[, R[, T[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, K1, D1, K2, D2, R, T

#include <opencv2/calib3d.hpp>

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

stereoCalibrate() [2/2]

double cv::fisheye::stereoCalibrate	(	InputArrayOfArrays	objectPoints,
		InputArrayOfArrays	imagePoints1,
		InputArrayOfArrays	imagePoints2,
		InputOutputArray	K1,
		InputOutputArray	D1,
		InputOutputArray	K2,
		InputOutputArray	D2,
		Size	imageSize,
		OutputArray	R,
		OutputArray	T,
		OutputArrayOfArrays	rvecs,
		OutputArrayOfArrays	tvecs,
		int	flags = fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC,
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON) )

Python:
	cv.fisheye.stereoCalibrate(	objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, K1, D1, K2, D2, imageSize[, R[, T[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]]]	) ->	retval, K1, D1, K2, D2, R, T, rvecs, tvecs
	cv.fisheye.stereoCalibrate(	objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, K1, D1, K2, D2, imageSize[, R[, T[, flags[, criteria]]]]	) ->	retval, K1, D1, K2, D2, R, T

#include <opencv2/calib3d.hpp>

ステレオキャリブレーションを実行する。

引数

objectPoints	キャリブレーションパターン点のベクトルのベクトル。
imagePoints1	1台目のカメラで観測された、キャリブレーションパターン点の投影のベクトルのベクトル。
imagePoints2	2台目のカメラで観測された、キャリブレーションパターン点の投影のベクトルのベクトル。
K1	入出力される1台目のカメラ内部行列: \(\vecthreethree{f_x^{(j)}}{0}{c_x^{(j)}}{0}{f_y^{(j)}}{c_y^{(j)}}{0}{0}{1}\) , \(j = 0,\, 1\) 。fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS , fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC のいずれかが指定されている場合、行列成分の一部またはすべてを初期化しておかなければならない。
D1	入出力される4要素の歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
K2	入出力される2台目のカメラ内部行列。パラメータは K1 と同様である。
D2	2台目のカメラの入出力されるレンズ歪み係数。パラメータは D1 と同様である。
imageSize	カメラ内部行列の初期化のためだけに使われる画像のサイズ。
R	1台目と2台目のカメラ座標系の間の出力される回転行列。
T	カメラの座標系の間の出力される並進ベクトル。
rvecs	ステレオペアの1台目のカメラの座標系において、各パターンビューに対して推定された回転ベクトルの出力ベクトル (Rodrigues ) (例: std::vector<cv::Mat>)。より詳しくは、各 i 番目の回転ベクトルは、対応する i 番目の並進ベクトル (次の出力パラメータの説明を参照) と合わせて、キャリブレーションパターンをオブジェクト座標空間 (オブジェクト点が指定されている空間) からステレオペアの1台目のカメラのカメラ座標空間へと移す。より技術的に言えば、i 番目の回転・並進ベクトルの組は、オブジェクト座標空間からステレオペアの1台目のカメラのカメラ座標空間への基底変換を行う。
tvecs	各パターンビューについて推定された並進ベクトルの出力ベクトル。前の出力パラメータ ( rvecs ) の説明を参照。
flags	ゼロ、または以下の値の組み合わせをとることができるさまざまなフラグ: fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC K1, K2 と D1, D2 を固定し、R, T 行列のみを推定する。 fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS K1, K2 に fx, fy, cx, cy の有効な初期値が含まれており、それらをさらに最適化する。そうでない場合、(cx, cy) は最初に画像中心に設定され (imageSize が使われる)、焦点距離は最小二乗法で計算される。 fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC 内部パラメータの最適化を反復するたびに外部パラメータが再計算される。 fisheye::CALIB_CHECK_COND 関数が条件数の妥当性をチェックする。 fisheye::CALIB_FIX_SKEW スキュー係数 (alpha) がゼロに設定され、ゼロのまま保たれる。 fisheye::CALIB_FIX_K1,..., fisheye::CALIB_FIX_K4 選択された歪み係数がゼロに設定され、ゼロのまま保たれる。
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了条件。

stereoRectify()

void cv::fisheye::stereoRectify	(	InputArray	K1,
		InputArray	D1,
		InputArray	K2,
		InputArray	D2,
		const Size &	imageSize,
		InputArray	R,
		InputArray	tvec,
		OutputArray	R1,
		OutputArray	R2,
		OutputArray	P1,
		OutputArray	P2,
		OutputArray	Q,
		int	flags,
		const Size &	newImageSize = Size(),
		double	balance = 0.0,
		double	fov_scale = 1.0 )

Python:
	cv.fisheye.stereoRectify(	K1, D1, K2, D2, imageSize, R, tvec, flags[, R1[, R2[, P1[, P2[, Q[, newImageSize[, balance[, fov_scale]]]]]]]]	) ->	R1, R2, P1, P2, Q

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼カメラモデルのステレオ平行化。

引数

K1	1台目のカメラの内部行列。
D1	1台目のカメラの歪みパラメータ。
K2	2台目のカメラの内部行列。
D2	2台目のカメラの歪みパラメータ。
imageSize	ステレオキャリブレーションに使用される画像のサイズ。
R	1台目と2台目のカメラの座標系の間の回転行列。
tvec	カメラの座標系の間の並進ベクトル。
R1	1台目のカメラの出力される 3x3 平行化変換 (回転行列)。
R2	2台目のカメラの出力される 3x3 平行化変換 (回転行列)。
P1	1台目のカメラの新しい (平行化された) 座標系における出力される 3x4 射影行列。
P2	2台目のカメラの新しい (平行化された) 座標系における出力される 3x4 射影行列。
Q	出力される \(4 \times 4\) 視差から深度へのマッピング行列 (reprojectImageTo3D を参照)。
flags	ゼロ、または fisheye::CALIB_ZERO_DISPARITY をとることができる操作フラグ。フラグが設定されている場合、関数は平行化されたビューにおいて各カメラの主点が同じピクセル座標を持つようにする。フラグが設定されていない場合は、関数は (エピポーラ線の向きに応じて) 有効な画像領域を最大化するために、画像を水平方向または垂直方向にシフトすることがある。
newImageSize	平行化後の新しい画像解像度。同じサイズを initUndistortRectifyMap に渡すべきである (OpenCV の samples ディレクトリにある stereo_calib.cpp サンプルを参照)。(0,0) が渡された場合 (デフォルト)、元の imageSize に設定される。より大きな値に設定すると、特に大きな放射状歪みがある場合に、元画像のディテールを保持するのに役立つ。
balance	最小焦点距離と最大焦点距離の範囲内で新しい焦点距離を設定する。Balance は [0, 1] の範囲である。
fov_scale	新しい焦点距離の除数。

undistortImage()

void cv::fisheye::undistortImage	(	InputArray	distorted,
		OutputArray	undistorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	Knew = cv::noArray(),
		const Size &	new_size = Size() )

Python:
	cv.fisheye.undistortImage(	distorted, K, D[, undistorted[, Knew[, new_size]]]	) ->	undistorted

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼レンズの歪みを補正するために画像を変換する。

引数

distorted	魚眼レンズの歪みを含む画像。
undistorted	魚眼レンズの歪みを補正した出力画像。
K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
Knew	歪んだ画像のカメラ内部行列。デフォルトでは単位行列だが、別の行列を使うことで結果を追加でスケーリングおよびシフトすることができる。
new_size	新しいサイズ

この関数は半径方向のレンズ歪みを補正するために画像を変換する。

この関数は単に fisheye::initUndistortRectifyMap（単位行列 R を用いる）と remap（双線形補間を用いる）の組み合わせである。実行される変換の詳細については前者の関数を参照。

undistortImage の結果を以下に示す。

• a) result of undistort of perspective camera model (all possible coefficients (k_1, k_2, k_3, k_4, k_5, k_6) of distortion were optimized under calibration)
  • b) 魚眼カメラモデルの fisheye::undistortImage の結果（魚眼歪みの可能なすべての係数 (k_1, k_2, k_3, k_4) がキャリブレーションで最適化された）
  • c) 元の画像は魚眼レンズで撮影された

図 a) と b) はほぼ同じである。しかし画像の中心から遠く離れた点を考えると、画像 a) ではこれらの点が歪んでいることがわかる。

image

この関数の呼び出しグラフ:

undistortPoints()

void cv::fisheye::undistortPoints	(	InputArray	distorted,
		OutputArray	undistorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	R = noArray(),
		InputArray	P = noArray(),
		TermCriteria	criteria = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8) )

Python:
	cv.fisheye.undistortPoints(	distorted, K, D[, undistorted[, R[, P[, criteria]]]]	) ->	undistorted

#include <opencv2/calib3d.hpp>

魚眼モデルを用いて2次元点の歪みを補正する。

引数

distorted	オブジェクト点の配列。1xN/Nx1 の2チャンネル (または vector<Point2f> )。N はビュー内の点の数。
K	カメラ内部行列 \(\cameramatrix{K}\)。
D	入力される歪み係数のベクトル \(\distcoeffsfisheye\)。
R	オブジェクト空間における平行化変換: 3x3 1チャンネル、またはベクトル: 3x1/1x3 1チャンネル、または 1x1 3チャンネル
P	新しいカメラ内部行列 (3x3) または新しい射影行列 (3x4)
criteria	終了条件
undistorted	画像点の出力配列。1xN/Nx1 の2チャンネル、または vector<Point2f> 。