Высокое значение ret в стереокалибровке. (OpenCV) - PullRequest
Новая
       38

Высокое значение ret в стереокалибровке. (OpenCV)

0 голосов
/ 10 июня 2019

Я калибрую пару стереокамер, чтобы получить матрицу вращения и трансляции между двумя камерами. Я использовал cv2.stereoCalibrate для калибровки, используя изображения, снятые с обеих камер одновременно. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что я получаю очень высокое значение. Как уменьшить значения ret. если я использую только одну пару изображений, значение ret составляет около 0.11, но когда я использую более одной пары изображений, значение ret снимает до 48. В чем может быть проблема?

Я использовал разные пары изображений, но происходит одно и то же. Если номер пары изображений больше одного. Значения ret возвращаются к 48. 

# Start calibration from the camera
import cv2
import numpy as np
# Termination criteria
criteria =(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
criteria_stereo= (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# Prepare object points
objp = np.zeros((9*7,3), np.float32) 
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:7].T.reshape(-1,2)
objp = objp*2.1 #cm

# Arrays to store object points and image points from all images
objpoints= []   # 3d points in real world space
imgpointsR= []   # 2d points in image plane
imgpointsL= []

print('Starting calibration for the 2 cameras... ')
# Call all saved images
for i in range(1,3):   # amount of pictures you have taken for the calibration inbetween range(0,?) wenn starting from the image number 0
    t1= str(i)
    #t2= str(i)
    ChessImaR= cv2.imread('r'+t1+'.jpg',0)    # Right side
    ChessImaL= cv2.imread('l'+t1+'.jpg',0)   # Left side
    retR, cornersRf = cv2.findChessboardCorners(ChessImaR,(9,7),None)  # Define the number of chees corners we are looking for
    retL, cornersLf = cv2.findChessboardCorners(ChessImaL,(9,7),None)  # Left side
    if (True == retR) & (True == retL):
        #print(t)
        objpoints.append(objp)
        cornersR = cv2.cornerSubPix(ChessImaR,cornersRf,(11,11),(-1,-1),criteria)
        cornersL =cv2.cornerSubPix(ChessImaL,cornersLf,(11,11),(-1,-1),criteria)
        ChessImaRd = cv2.drawChessboardCorners(ChessImaR, (9,7), cornersR,retR)
        ChessImaLd = cv2.drawChessboardCorners(ChessImaL, (9,7), cornersL,retL)
        cv2.imshow('imgR',ChessImaRd)
        cv2.imshow('imgL',ChessImaLd)
        cv2.waitKey(500)
        cv2.destroyAllWindows()
        imgpointsR.append(cornersR)
        imgpointsL.append(cornersL)

# Determine the new values for different parameters
#   Right Side
retR, mtxR, distR, rvecsR, tvecsR = cv2.calibrateCamera(objpoints,imgpointsR,ChessImaR.shape[::-1],None,None)
hR,wR= ChessImaR.shape[:2]
OmtxR, roiR= cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtxR,distR,(wR,hR),1,(wR,hR))
#   Left Side
retL, mtxL, distL, rvecsL, tvecsL = cv2.calibrateCamera(objpoints,imgpointsL,ChessImaL.shape[::-1],None,None)
hL,wL= ChessImaL.shape[:2]
OmtxL, roiL= cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtxL,distL,(wL,hL),1,(wL,hL))

print('Done!')


# StereoCalibrate function
flags = 0
flags |= cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC
#flags |= cv2.CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT
#flags |= cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS
#flags |= cv2.CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH
#flags |= cv2.CALIB_FIX_ASPECT_RATIO
#flags |= cv2.CALIB_ZERO_TANGENT_DIST
#flags |= cv2.CALIB_RATIONAL_MODEL
#flags |= cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH
#flags |= cv2.CALIB_FIX_K3
#flags |= cv2.CALIB_FIX_K4
#flags |= cv2.CALIB_FIX_K5
retS,cameraMatrix1,distCoeffs1,cameraMatrix2,distCoeffs2,R,T,E,F= cv2.stereoCalibrate(objpoints,
                                                          imgpointsL,
                                                          imgpointsR,
                                                          mtxL,
                                                          distL,
                                                          mtxR,
                                                          distR,
                                                          ChessImaR.shape[::-1],
                                                          criteria_stereo,
                                                          flags)

print("\n")
print("Rotation Matrix")
print(R)
print("\n")
print("Translation Matrix")
print(T)
print("\n")
print("ret")
print(retS)
print("\n")
R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify(cameraMatrix1,distCoeffs1,cameraMatrix2,distCoeffs2,(640, 480),R,T,alpha=-1)
#retval, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F
print("projection matrix 1")
print(P1)
print("\n")
print("projection matrix 2")
print(P2)
print("\n")

Это код, который я использовал для калибровки.

Образец калибровочных изображений

...