通用網絡攝像頭校準

Question

我建立了一個網站，不使用計算機視覺技術很酷的事情，與視頻錄製現場，並通過他們的網絡攝像頭的用戶上傳的。爲此，我需要相機內部和失真參數。我試圖找出計算用戶上傳視頻的最佳方式。我們不能假定用戶可能會上傳哪些視頻 - 但是一個合理的假設是視頻中可能存在人。我仍處於這個初級階段，但我有興趣瞭解其他人如何解決這個問題。

具體而言，以下是我希望有人經歷了組後可能發表評論的問題：

• 什麼算法，庫和技術可用來提取可用任何普通攝像頭的內在和畸變參數在市場上？ [我說「提取」而不是「校準」，以包括內部參數只是一個方法的需要而不需要校準的情況]。
• 一般情況下，有多少差異了，你在市面上的攝像頭固有的和失真參數觀察？你是否用一個固有參數和失真參數來近似它們，或者你遵循了什麼方法？
• 什麼攝像機自標定方法，如果有的話，可以在這些情況下使用？是否有任何開源或商業圖書館可用可能有所幫助？
• 如果我們的目標是校準使用視頻用戶記錄並上傳網絡攝像頭，在參數什麼的假設[FX一樣FY ==或無失真PARAMS]有道理，聽起來合理嗎？
• 會爲所有攝像機內在和失真則params的一個合理的近似有意義嗎？驗證特定網絡攝像機的特定內部和失真參數有多好是一種合理的方法？
• 是否還有需要考慮的任何其他問題？

Answer 1

1. 著名的有Camera Calibration Toolbox，良好的matlab實現提取內在和外在參數。

2. 有一個變化不僅當中的攝像頭，而且還：

   • 不同的模塊
   • 不同的縮放級別（影響光學）

3. 我認爲這是一個真的很難的問題，如果你限制自己對視頻做任何假設。如果您不使用已知的東西 - 例如Camera Calibration Toolbox中的檢查板，校準和評估都很難。

Answer 2

有時我是那個帶着壞消息來的人:)現在我也是。

對於幾乎所有的問題，您的答案都是清晰的，無，無，等等。只有最後一點，與其他問題，答案不是一個沒有，而是一個長長的名單:)。

實際上，沒有棋盤和一些特定約束的攝像機校準幾乎是不可能的。

最接近實現了無假設校準在OpenCV中的拼接模塊中找到。 Hovewer，它並不完美，它不適用於隨機視頻。試一試。

Answer 3

許多算法，包括在OpenCV中當前使用的要求的已知點可以被檢測到（例如在一個棋盤拐角）。您必須要求您的用戶拍攝這種已知模式的圖片，這破壞了隨機視頻的概念。我沒有一個解決的辦法，但你可能要考慮要求用戶記錄結構場景（沒有特定的模式或對象）的視頻和使用中描述的算法： 「攝像機標定與鏡頭畸變從低等級的紋理」 http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5995548&tag=1

還沒雖然嘗試過自己。