카메라 왜곡 제거왜곡 제거 방법캘리브레이션으로 왜곡 계수를 구한 후 다음 함수들로 왜곡을 보정할 수 있다:cv::undistort() - 올인원 함수cv::initUndistortRectifyMap() + cv::remap() - 2단계 방식cv::undistortPoints() - 특정 점만 처리 왜곡 제거 지도 (Undistortion Map)개념왜곡 제거 지도는 출력 이미지의 각 픽셀이 입력 이미지의 어느 좌표를 참조할지 저장한 매핑 테이블이다.왜 역방향 매핑인가?입력 이미지를 직접 변환하면 픽셀이 분산되어 출력 이미지에 구멍이 생긴다. 따라서 출력 이미지의 각 픽셀 위치에서 입력 이미지의 참조 위치를 찾는 역방향 매핑이 필요하다.계산 과정픽셀 → 이미지 평면: 출력 픽셀 좌표를 카메라 내부 파라미..

카메라 캘리브레이션 (Camera Calibration) 이론)카메라 모델과 캘리브레이션-카메라모델)카메라 모델과 캘리브레이션 -캘리브레이션)개요cv::calibrateCamera()를 사용한 계산방식, 이미지 왜곡 수정 방식에 대해 알아본다.필요한 체스판 코너의 수캘리브레이션을 통해 해결하려는 파라미터OpenCV의 경우 카메라 내장 행렬 - $f_x, f_y,c_x, c_y$ 4개 왜곡 파라미터 - $k_1, k_2, k_3, p_1, p_2$ (5개, $k_3~$는 조건부)코너 N개와 K개의 이미지가 각기 다른 위치에서 촬영됐다고 가정$2 \cdot N \cdot K$ 의 제약 조건을 갖는다. (x,y좌표에 대해 2)왜곡 파라미터를 무시해도 10개의 내,외부 파라미터가 존재$2 \cdot N \cdo..

카메라 캘리브레이션 (Camera Calibration) 이론)카메라 모델과 캘리브레이션-카메라모델)캘리브레이션cv::calibrateCamera(); 활용OpenCV가 카메라 파라미터를 자동 계산한다.여러 각도에서 촬영 -> 이미지마다 변하는 상대적 위치, 방향, 내부 파라미터 계산여러각도에서 보기 위해서 대상을 회전, 평행이동이 필요하다. X_o Y_o Z_o O_o R t⃗ ( , ) X_c Y_c ..

카메라 캘리브레이션 (Camera Calibration) 이론)목차개요간단한 핀홀 모델에서 렌즈를 사용해 발생하는 주요 오차를 카메라 캘리브레이션을 사용해 수학적으로 수정 하는 방법을 학습한다. 핀홀 카메라 모델 충분한 빛을 모으지 않아 이미지를 만드는 좋은 방법은 아니다. 이러한 이유로 렌즈를 사용하지만 핀홀 모델의 단순한 기하학으로 설명이 어려우며, 렌즈 자체에서 왜곡이 발생하는 문제가 있다. 카메라 캘리브레이션 과정에서 다음 두가지 모델을 얻을 수 있다. 카메라의 기하학적 모델 렌즈의 왜곡 모델이 두가지 모델을 통해 카메라의 고유 파라미터를 정의할 수 있다.호모그래피 변환을 통해 카메라의 기보 동작과 다양한 왜곡 및 수정에 의한 효과를 ..

개요카메라 캘리브레이션은 영상처리 CV분야에서 필수 과정입니다.본 문서는 카메라 캘리브레이션의 개념, 내/외부 파라미터, 카메라 핀홀 모델, 툴 에대한 이론적 배경을 정리합니다.목차 카메라 캘리브레이션이란 intrinsic Parameters extrinsic Parameters 외부 파라미터의 활용 Coordinate System카메라 캘리브레이션이란카메라의 파리미터를 추정하는 과정을 카메라 캘리브레이션이라고 한다.실제 사람이 인식하는 세상은 3차원, 하지만 카메라가 인식하는 것은 2차원 이미지.3차원 점들이 2D이미지 상에서 어디에 맺히는지 2D이미지와 3D공간의 관계를 모델링하고이미지에서 왜곡된 부분을 보정하는데 중요한 역할을 한다.정리: 사진의 2D 점들과 실제 공..