【问题标题】:Get physical distance from camera intrinsics and camera distance从相机内在函数和相机距离获取物理距离
【发布时间】:2020-12-27 18:15:04
【问题描述】:

我有一个相机内在矩阵K,它是一个3x3 矩阵,即我有fxfycxcy 所有像素距离。相机正对着飞机。相机与飞机的距离为d 米。假设两个像素在xy方向上相距dxdy像素,那么这两个像素点之间的物理距离是多少xy。所有这些信息是否足以计算物理距离?

例子:

height = 720
width = 1280
fx = 1.06935339e+03
fy = 1.07107059e+03
cx = 6.29035115e+02
cy = 3.54614962e+02

d = 0.7

dx = 168
dy = 39

【问题讨论】:

标签: python camera computer-vision camera-calibration


【解决方案1】:

假设这是一个针孔相机模型,您还需要相机图像传感器 (CCD) 的宽度和高度 - 我们分别称它们为 widthCCDheightCCD

你需要做两步:

  1. 找出物理 3D 投影(相机传感器 CCD 上的物理点)
  2. 找出图像投影(CCD 到图像像素空间)

假设您在图像上有两个像素 (u1, v1) 和 (u2, v2)。这两个像素映射到 CCD 传感器 (uc1, vc1) 和 (uc2, vc2) 上的以下像素。最后,这两个 CCD 像素映射到以下物理 3D 坐标 (X1, Y1, Z1) 和 (X2, Y2, Z2),如下所示:

注意:Z1 = Z2 = d = 0.7(根据您提供的信息)


物理投影(3D 到 CCD):

(uc1, vc1) -> (fx * X1/Z1, fy * Y1/Z1)
(uc2, vc2) -> (fx * X2/Z2, fy * Y2/Z2)

图像投影(CCD 到图像):

(u1, v1) -> (uc1 * width/widthCCD + cx, vc1 * height/heightCCD + cy)
(u2, v2) -> (uc2 * width/widthCCD + cx, vc2 * height/heightCCD + cy)

通过应用替换,您可以得到:

(u1, v1) -> ((fx * X1/Z1) * width/widthCCD + cx, (fy * Y1/Z1) * height/heightCCD + cy)
(u2, v2) -> ((fx * X2/Z2) * width/widthCCD + cx, (fy * Y2/Z2) * height/heightCCD + cy)

由于我不知道 CCD 传感器的高度和宽度,我将假设 CCD 的高度和宽度与图像相同,例如:

  1. 插入 Z1 = Z2 = d:
(u1, v1) -> ((fx * X1/d) + cx, (fy * Y1/d) + cy)
(u2, v2) -> ((fx * X2/d) + cx, (fy * Y2/d) + cy)
  1. 现在让我们找出两个像素之间的物理距离:(0, 0) 和 (168, 39)
(u, v) -> ((1.06935339e+03 * X/0.7) + 6.29035115e+02, (1.07107059e+03 * Y/0.7) + 3.54614962e+02)

对于 (0, 0),X = -0.41,Y = -0.23 对于 (168, 39),X = -0.30,Y = -0.21

  1. 求两个 3D 点之间的欧几里得距离:

(-0.41, -0.23) -> (-0.30, -0.21)之间的距离= 0.11m

所以两点之间的物理距离,假设 CCD 传感器与图像平面相同,为 0.11 米。

【讨论】:

  • 您好!感谢您的详细回复!如何找到widthCCD和heightCCD。我可以通过一些校准程序找到它吗?
  • 两种方法: 1.(首选)您可以在相机的数据表或在线找到此信息。搜索相机成像器尺寸。 2. 校准 - 在墙上标记两个已知的 3D 点,拍照,然后找到图像中的点。然后通过上面的过程求解widthCCD和heightCCD,因为你知道真正的3D坐标。
  • 感谢您的回复!这也许是我遗漏的关键。
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