驗證參數

Question

用於驗證照相機校準的標準方法是計算和圖像重新投影對應的世界點所檢測到的點之間的距離，該過程驗證本徵作爲外部參數

現在它可以通過捕捉線條的圖像來驗證非線性失真參數的準確性，然後使圖像不失真並測量線條是否爲直線。

有沒有辦法來驗證線性內在參數（光學中心，焦點，歪斜）的準確性與extrinsics分開？

Answer 1

這很棘手，傾向於非常難如果您需要高水平的準確性。問題在於所有的內部參數都是在再投影誤差中耦合的。

爲了讓您瞭解所涉及的困難，請考慮主要問題。可以證明，針孔攝像機的主要點是由三個獨立消失點形成的三角形的中心。這似乎暗示了獨立於其他內在參數驗證其的過程：採集一個或多個圖像，集體顯示三條或更多條平行線，檢測並模擬所述線條的鉛筆，估計它們的消失點等。但是，爲了精確地對檢測到的線進行建模，因此您可以將它們相交以找到消失點，您需要準確無誤地對圖像進行校正 - 並猜測非線性鏡頭失真的中心通常由主點來近似，因此您的「驗證」過程最終使用完全相同的估計參數，您嘗試獨立驗證。

您可以嘗試通過使用非線性失真的替代非參數模型來解決上述難題 - 例如，使用僅取決於線性偏差的成本函數構建網格的薄板樣條 - 作爲你建議。再一次，想出這樣一個無偏的成本函數是很棘手的：簡單的線性最小二乘擬合一條直線是行不通的，因爲線點的失真圖像一般是而不是 i.i.d.關於底層未失真的線路。所以你需要爲每條線使用一個「局部」模型，通常是一個低階多項式。最後，只要接受參數（內部和外部參數）相互耦合，並簡單地根據實際應用的輸入輸出需求進行驗證即可：確定什麼是可接受的RMS重投影然後使用已知校準對象的獨立圖像集，以某種方式模擬對您的應用程序非常重要的3D場景屬性，然後重新設定其點並驗證您獲得的錯誤是否可以接受。