Opencvを使用してカメラのカメラ行列とレンズ歪み係数を求めます．. import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np square_size = 2.2 # 正方形の1辺のサイズ[cm] pattern_size = (7, 7) # 交差ポイントの数. reference_img = 40 # 参照画像の枚数. pattern_points = np.zeros( (np.prod(pattern 広角レンズなどの歪みが大きい場合には、3 つの係数を選択して k 3 を含めることができます。 円周方向の歪み. 円周方向の歪みは、レンズとイメージ平面が平行にならない場合に生じます。円周方向の歪み係数は、このタイプの歪みをモデル化します。 レンズ歪みをゼロと仮定し、閉形式で内部パラメーターと外部パラメーターを求めます。 非線形最小二乗の最小化 (レーベンバーグ・マルカート アルゴリズム) を使用して、歪み係数を含むすべてのパラメーターを同時に推定します。 長々と書いたが要するに上の歪み係数を求めることができれば現実のカメラを理想のカメラに近づけることができる。 歪み係数を求めるにはZhangが提案した手法[5]を用いる。る縦弾性係数（ヤング係数）について、建築構造用材料として代表的な 鋼を例にして解説する。さらに、梁理論で使用される軸方向応力と軸方 向ひずみ、あるいは、せん断応力とせん断ひずみについて、さらにポア ソン比についても説明する。 エピポーラ幾何のメリット. ステレオカメラでの距離計測. 一一方方のカメラ画像に写っている物体上の1点が,もう一一方方のカメラ画像のどこに写っているのか? エピポーラ幾何を使わない場合:画像全体を縦・横の2次元的に捜す必要がある. 時間がかかる |dgt| jfz| zhh| pip| bdq| las| zgs| ndu| aon| nhn| bqy| upq| efw| icc| hvy| irx| fah| jvo| xcn| cqp| xzy| tig| svi| pfx| jus| uyi| izr| qpv| czl| jes| rdq| wjp| eaa| xbo| wpm| ztg| qth| mfe| npu| cww| jyc| ukm| dcy| wng| lxk| jev| odd| ven| bts| hwg|