인쇄 후 대상을 평평한 표면에 장착해야 합니다. 뒤틀기는 교정 정확도를 떨어집니다. 이상적인 표면은 단단하고 매끄럽습니다. 두꺼운 폼 포스터 보드는 쉽게 얻을 수 있으며 잘 작동합니다. 나는 또한 몇 가지 사소한 수정과 클립 보드를 사용했습니다. 높은 정밀도가 잘 필요하지 않은 경우 골판지는 OK입니다. 잘 만들어진 대상과 괜찮은 카메라 재투영 오류는 일반적으로 약 0.1 픽셀입니다. 여기서 “boofcv_intrinsic.yaml”는 BoofCV 형식의 본질적인 카메라 매개 변수를 포함하는 파일이며 “opencv_intrinsic.yaml”은 OpenCV 형식의 파일입니다. BoofCV는 시각 가이드 또는 이전에 수집된 이미지 세트에서 카메라를 라이브로 보정하는 데 사용할 수 있는 교정 응용 프로그램과 함께 제공됩니다. 명령줄 인터페이스 또는 GUI를 사용하여 제어할 수 있습니다.

방사형 왜곡으로 인해 직선이 곡선으로 나타납니다. 그 효과는 우리가 이미지의 중심에서 멀리 이동으로 더 많은 것입니다. 예를 들어, 체스 보드의 두 가장자리가 빨간색 선으로 표시된 한 이미지가 아래에 표시됩니다. 그러나 테두리가 직선이 아니며 빨간색 선과 일치하지 않는 것을 볼 수 있습니다. 예상되는 모든 직선이 부풀어 오릅니다. 자세한 내용은 왜곡(광학)을 방문하십시오. 교정이 올바르게 수행되었는지 확인하는 좋은 방법은 직선 모서리가 직선인지 확인하는 것입니다. 왜곡되지 않은 이미지에서 눈금자를 이미지 테두리로 이동하여 해당 눈금이 뒤틀린지 확인합니다.

스테레오 이미지의 경우 쉽게 알아볼 수 있는 기능을 클릭하고 다른 이미지에서 동일한 y 좌표에 있는지 확인하여 정류가 올바른지 확인할 수 있습니다. 이제 보정할 준비가 된 오브젝트 포인트와 이미지 포인트가 있습니다. 이를 위해 우리는 기능을 사용, cv2.calibrate카메라(). 카메라 매트릭스, 왜곡 계수, 회전 및 변환 벡터 등을 반환합니다. 그래서, 우리는 회색 조울로 이미지를 변환 한 다음 fidnChessboarCorners () 함수에 전달하려고, 이 기능은 치즈 보드 모서리의 크기와 함께 회색 이미지에 걸립니다. 이 경우 8 by 6 및 마지막 매개 변수는 모든 플래그에 대 한, 그들은 아무도이 예제에서 카메라 보정 은 본질적인 및/또는 외적 매개 변수를 추정 하는 프로세스.