vector_to_fundamental_matrix_distortionT_vector_to_fundamental_matrix_distortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortion (Operator)

Name

vector_to_fundamental_matrix_distortionT_vector_to_fundamental_matrix_distortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortion — Bestimmung der Fundamental-Matrix und des radialen Verzeichnungskoeffizienten unter Verwendung vorgegebener Punktkorrespondenzen sowie Rekonstruktion der 3D Raumpunkte.

Signatur

vector_to_fundamental_matrix_distortion( : : Rows1, Cols1, Rows2, Cols2, CovRR1, CovRC1, CovCC1, CovRR2, CovRC2, CovCC2, ImageWidth, ImageHeight, Method : FMatrix, Kappa, Error, X, Y, Z, W)

Herror T_vector_to_fundamental_matrix_distortion(const Htuple Rows1, const Htuple Cols1, const Htuple Rows2, const Htuple Cols2, const Htuple CovRR1, const Htuple CovRC1, const Htuple CovCC1, const Htuple CovRR2, const Htuple CovRC2, const Htuple CovCC2, const Htuple ImageWidth, const Htuple ImageHeight, const Htuple Method, Htuple* FMatrix, Htuple* Kappa, Htuple* Error, Htuple* X, Htuple* Y, Htuple* Z, Htuple* W)

void VectorToFundamentalMatrixDistortion(const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& CovRR1, const HTuple& CovRC1, const HTuple& CovCC1, const HTuple& CovRR2, const HTuple& CovRC2, const HTuple& CovCC2, const HTuple& ImageWidth, const HTuple& ImageHeight, const HTuple& Method, HTuple* FMatrix, HTuple* Kappa, HTuple* Error, HTuple* X, HTuple* Y, HTuple* Z, HTuple* W)

double HHomMat2D::VectorToFundamentalMatrixDistortion(const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& CovRR1, const HTuple& CovRC1, const HTuple& CovCC1, const HTuple& CovRR2, const HTuple& CovRC2, const HTuple& CovCC2, Hlong ImageWidth, Hlong ImageHeight, const HString& Method, double* Error, HTuple* X, HTuple* Y, HTuple* Z, HTuple* W)

double HHomMat2D::VectorToFundamentalMatrixDistortion(const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& CovRR1, const HTuple& CovRC1, const HTuple& CovCC1, const HTuple& CovRR2, const HTuple& CovRC2, const HTuple& CovCC2, Hlong ImageWidth, Hlong ImageHeight, const char* Method, double* Error, HTuple* X, HTuple* Y, HTuple* Z, HTuple* W)

double HHomMat2D::VectorToFundamentalMatrixDistortion(const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& CovRR1, const HTuple& CovRC1, const HTuple& CovCC1, const HTuple& CovRR2, const HTuple& CovRC2, const HTuple& CovCC2, Hlong ImageWidth, Hlong ImageHeight, const wchar_t* Method, double* Error, HTuple* X, HTuple* Y, HTuple* Z, HTuple* W)   (Nur Windows)

static void HOperatorSet.VectorToFundamentalMatrixDistortion(HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, HTuple covRR1, HTuple covRC1, HTuple covCC1, HTuple covRR2, HTuple covRC2, HTuple covCC2, HTuple imageWidth, HTuple imageHeight, HTuple method, out HTuple FMatrix, out HTuple kappa, out HTuple error, out HTuple x, out HTuple y, out HTuple z, out HTuple w)

double HHomMat2D.VectorToFundamentalMatrixDistortion(HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, HTuple covRR1, HTuple covRC1, HTuple covCC1, HTuple covRR2, HTuple covRC2, HTuple covCC2, int imageWidth, int imageHeight, string method, out double error, out HTuple x, out HTuple y, out HTuple z, out HTuple w)

Beschreibung

vector_to_fundamental_matrix_distortionvector_to_fundamental_matrix_distortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortion ermittelt aus vorgegebenen Punktkorrespondenzen (Rows1Rows1Rows1Rows1rows1,Cols1Cols1Cols1Cols1cols1), (Rows2Rows2Rows2Rows2rows2,Cols2Cols2Cols2Cols2cols2) die Fundamental-Matrix FMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrix und den radialen Verzeichnungskoeffizienten KappaKappaKappaKappakappa , welche die Epipolargleichung am besten erfüllen. Hierbei sind Bildpunkte, die durch Entzerrung der Eingabebildpunkte mit dem Divisionsmodell entstehen (siehe Kalibrierung): Hierbei bezeichnen die verzerrten Bildpunkte relativ zum Bildmittelpunkt. vector_to_fundamental_matrix_distortionvector_to_fundamental_matrix_distortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortionVectorToFundamentalMatrixDistortion nimmt also an, dass der Hauptpunkt, d.h. das Zentrum der radialen Verzeichnungen, im Bildmittelpunkt liegt.

Das zurückgelieferte KappaKappaKappaKappakappa kann dazu verwendet werden, Kameraparameter zu konstruieren, die zur Entzerrung von Bildern oder Bildpunkten verwendet werden können (siehe change_radial_distortion_cam_parchange_radial_distortion_cam_parChangeRadialDistortionCamParChangeRadialDistortionCamParChangeRadialDistortionCamPar, change_radial_distortion_imagechange_radial_distortion_imageChangeRadialDistortionImageChangeRadialDistortionImageChangeRadialDistortionImage und change_radial_distortion_pointschange_radial_distortion_pointsChangeRadialDistortionPointsChangeRadialDistortionPointsChangeRadialDistortionPoints):

Zu beachten bei den obigen Formeln ist die Position von Spalte bzw. Zeile in den Punktkoordinaten. Da die Fundamental-Matrix die projektive Beziehung zweier Stereobilder im 3D Raum wiedergibt, muss die X/Y Notation mit dem Kamerakoordinatensystem konform sein. (X,Y) Koordinaten entsprechen daher einem (Column,Row) Paar.

Für eine beliebige relative Lage der Kameras zueinander ist die minimale Anzahl an Punktkorrespondenzen neun. MethodMethodMethodMethodmethod ist dann gleich 'linear'"linear""linear""linear""linear" oder 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" zu wählen. Sind die linke und rechte Kamera identisch und ist zusätzlich die relative Lage zwischen den Kameras eine reine Translation, so ist MethodMethodMethodMethodmethod gleich 'trans_linear'"trans_linear""trans_linear""trans_linear""trans_linear" oder 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" zu wählen. In diesem speziellen Fall ist die minimale Anzahl an korrespondierenden Punkten nur vier.

Die Fundamental-Matrix wird so berechnet, dass ein Fehlermaß minimiert wird. Um dieses Ergebnis zu erreichen, sind verschiedene Algorithmen verfügbar. Welches Verfahren verwendet werden soll, kann ebenfalls mittels des Parameters MethodMethodMethodMethodmethod gesteuert werden. Für MethodMethodMethodMethodmethod gleich 'linear'"linear""linear""linear""linear" bzw. 'trans_linear'"trans_linear""trans_linear""trans_linear""trans_linear" wird ein lineares Verfahren verwendet, das einen algebraischen Fehler basierend auf obigen Epipolargleichungen minimiert. Dieses Verfahren ist sehr schnell. Für den Fall der reinen Translation (MethodMethodMethodMethodmethod = 'trans_linear'"trans_linear""trans_linear""trans_linear""trans_linear") liefert das lineare Verfahren genaue Ergebnisse für geringes bis mittleres Rauschen der Punktkoordinaten und für die meisten Verzeichnungen (außer sehr kleinen Verzeichnungen). Für eine beliebige Lage der Kameras (MethodMethodMethodMethodmethod = 'linear'"linear""linear""linear""linear") liefert das lineare Verfahren nur für sehr geringes Rauschen der Punktkoordinaten und hinreichend große Verzeichnungen genaue Ergebnisse. Für MethodMethodMethodMethodmethod gleich 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" bzw. 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" wird eine mathematisch optimale, dafür aber langsamere, Optimierung durchgeführt, die den geometrischen Reprojektionsfehler von rekonstruierten projektiven 3D Punkten minimiert. In diesem Fall werden neben der Fundamental-Matrix und dem radialen Verzeichnungskoeffizienten auch die projektiven Koordinaten (XXXXx,YYYYy,ZZZZz,WWWWw) der rekonstruierten Punkte zurückgegeben. Für beliebige Lage der Kameras sollte im allgemeinen MethodMethodMethodMethodmethod = 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" gewählt werden.

Falls die Methode 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" bzw. 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" verwendet wird und die Punkte mit einem Operator wie points_foerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerPointsFoerstnerPointsFoerstner, der die Kovarianzmatrix für jeden Punkt zurückliefert, extrahiert wurden, kann dies in der Berechnung berücksichtigt werden, indem die Kovarianzen in CovRR1CovRR1CovRR1CovRR1covRR1, CovRC1CovRC1CovRC1CovRC1covRC1, CovCC1CovCC1CovCC1CovCC1covCC1 für die Punkte des ersten Bildes und in CovRR2CovRR2CovRR2CovRR2covRR2, CovRC2CovRC2CovRC2CovRC2covRC2, CovCC2CovCC2CovCC2CovCC2covCC2 für die Punkte des zweiten Bildes übergeben werden. Sind die Kovarianzen unbekannt und wird die Methode 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" bzw. 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" verwendet, so werden zur Berechnung intern Einheits-Kovarianzmatrizen angenommen. Falls 'linear'"linear""linear""linear""linear" bzw. 'trans_linear'"trans_linear""trans_linear""trans_linear""trans_linear" verwendet wird oder die Kovarianzen unbekannt sind, können in den Kovarianzparametern leere Tupel übergeben werden.

Die Größe ErrorErrorErrorErrorerror ist ein Gütemaß für die Schätzung der Fundamental-Matrix und gibt den mittleren symmetrischen euklidischen Abstand in Pixeln zwischen den Punkten und ihren korrespondierenden Epipolarlinien an.

Sind die Korrespondenzen zwischen den Punkten noch nicht bekannt, so ist match_fundamental_matrix_distortion_ransacmatch_fundamental_matrix_distortion_ransacMatchFundamentalMatrixDistortionRansacMatchFundamentalMatrixDistortionRansacMatchFundamentalMatrixDistortionRansac zur Bestimmung der Korrespondenzen sowie der Stereo-Geometrie zu verwenden.

Ausführungsinformationen

Parameter

Rows1Rows1Rows1Rows1rows1 (input_control)  point.y-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Eingabepunkte in Bild 1 (Zeilenkoordinate).

Restriktion: length(Rows1) >= 9 || length(Rows1) >= 4

Cols1Cols1Cols1Cols1cols1 (input_control)  point.x-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Eingabepunkte in Bild 1 (Spaltenkoordinate).

Restriktion: length(Cols1) == length(Rows1)

Rows2Rows2Rows2Rows2rows2 (input_control)  point.y-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Eingabepunkte in Bild 2 (Zeilenkoordinate).

Restriktion: length(Rows2) == length(Rows1)

Cols2Cols2Cols2Cols2cols2 (input_control)  point.x-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Eingabepunkte in Bild 2 (Spaltenkoordinate).

Restriktion: length(Cols2) == length(Rows1)

CovRR1CovRR1CovRR1CovRR1covRR1 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Varianz in Zeilenrichtung der Punkte in Bild 1.

Defaultwert: []

CovRC1CovRC1CovRC1CovRC1covRC1 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Kovarianz der Punkte in Bild 1.

Defaultwert: []

CovCC1CovCC1CovCC1CovCC1covCC1 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Varianz in Spaltenrichtung der Punkte in Bild 1.

Defaultwert: []

CovRR2CovRR2CovRR2CovRR2covRR2 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Varianz in Zeilenrichtung der Punkte in Bild 2.

Defaultwert: []

CovRC2CovRC2CovRC2CovRC2covRC2 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Kovarianz der Punkte in Bild 2.

Defaultwert: []

CovCC2CovCC2CovCC2CovCC2covCC2 (input_control)  number-array HTupleHTupleHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)

Varianz in Spaltenrichtung der Punkte in Bild 2.

Defaultwert: []

ImageWidthImageWidthImageWidthImageWidthimageWidth (input_control)  integer HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Breite der Bilder, aus denen die Punkte extrahiert wurden.

Restriktion: ImageWidth > 0

ImageHeightImageHeightImageHeightImageHeightimageHeight (input_control)  integer HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Höhe der Bilder, aus denen die Punkte extrahiert wurden.

Restriktion: ImageHeight > 0

MethodMethodMethodMethodmethod (input_control)  string HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Schätzalgorithmus.

Defaultwert: 'gold_standard' "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard"

Werteliste: 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard", 'linear'"linear""linear""linear""linear", 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard", 'trans_linear'"trans_linear""trans_linear""trans_linear""trans_linear"

FMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrix (output_control)  hom_mat2d HHomMat2D, HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Berechnete Fundamental-Matrix.

KappaKappaKappaKappakappa (output_control)  real HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Berechneter Verzeichnungskoeffizient.

ErrorErrorErrorErrorerror (output_control)  real HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Mittlerer quadratischer Epipolarabstand.

XXXXx (output_control)  real-array HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

X-Koordinaten der rekonstruierten Punkte im projektiven Raum.

YYYYy (output_control)  real-array HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Y-Koordinaten der rekonstruierten Punkte im projektiven Raum.

ZZZZz (output_control)  real-array HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Z-Koordinaten der rekonstruierten Punkte im projektiven Raum.

WWWWw (output_control)  real-array HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

W-Koordinaten der rekonstruierten Punkte im projektiven Raum.

Vorgänger

match_fundamental_matrix_distortion_ransacmatch_fundamental_matrix_distortion_ransacMatchFundamentalMatrixDistortionRansacMatchFundamentalMatrixDistortionRansacMatchFundamentalMatrixDistortionRansac

Nachfolger

change_radial_distortion_cam_parchange_radial_distortion_cam_parChangeRadialDistortionCamParChangeRadialDistortionCamParChangeRadialDistortionCamPar, change_radial_distortion_imagechange_radial_distortion_imageChangeRadialDistortionImageChangeRadialDistortionImageChangeRadialDistortionImage, change_radial_distortion_pointschange_radial_distortion_pointsChangeRadialDistortionPointsChangeRadialDistortionPointsChangeRadialDistortionPoints, gen_binocular_proj_rectificationgen_binocular_proj_rectificationGenBinocularProjRectificationGenBinocularProjRectificationGenBinocularProjRectification

Alternativen

vector_to_fundamental_matrixvector_to_fundamental_matrixVectorToFundamentalMatrixVectorToFundamentalMatrixVectorToFundamentalMatrix, vector_to_essential_matrixvector_to_essential_matrixVectorToEssentialMatrixVectorToEssentialMatrixVectorToEssentialMatrix, vector_to_rel_posevector_to_rel_poseVectorToRelPoseVectorToRelPoseVectorToRelPose

Siehe auch

calibrate_camerascalibrate_camerasCalibrateCamerasCalibrateCamerasCalibrateCameras

Literatur

Richard Hartley, Andrew Zisserman: „Multiple View Geometry in Computer Vision“; Cambridge University Press, Cambridge; 2003.
Olivier Faugeras, Quang-Tuan Luong: „The Geometry of Multiple Images: The Laws That Govern the Formation of Multiple Images of a Scene and Some of Their Applications“; MIT Press, Cambridge, MA; 2001.

Modul

3D Metrology