Comments 9
В нашем случае, для RGB камеры среднее значение ReEr составило 0.3 пикселя, а для ИК камеры — 0.15
Ну, то есть вы понимаете, что коррекция дисторсии для Киннекта — бессмысленна? Для примера возьмите фотоаппарат с таким же фокусным расстоянием, который даёт сырой кадр, без обработки. И посмотрите значение ReEr на нём. Там будут большие значения. 0.3 и 0.15 пикселя — значит всё уже скомпенсировано программно кинектом. И, скорее всего, значительно точнее, чем это можно сделать OpenCV. А 0.5 пикселя это наверняка будет погрешность для метода измерения дисторсии через OpenCV.
Про калибровку расстояния вообще не понял. Судя по всему там системная ошибка. Вы:
1) придумали тест, которым оцениваете расстояние
2) скомпенсировали ошибку показанную данным тестом
3) провели тот же самый тест
4) подтвердили что ошибка теста устранена.
Почему вы считаете, что это ошибка kinect, а не ошибка теста?
Более того, я считаю, ошибка скорее всего вызвана именно той дисторсией, которая скомпенсирована для оптического потока самим киннектом. Я думаю что вы знаете, что исправление дисторсии — компенсирует прямые, но искажает расстояние. В расстояния вноситься дополнительная ошибка — > оптическая камера недостоверный инструмент измерения ошибки.
Больше всего, конечно, удивляет фраза
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №15-19-30012)
Я надеюсь, что у нас сейчас государство не выделяет гранты на калибровку Кинекта, это более серьёзная какая-то работа была?
Больше всего, конечно, удивляет фраза
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №15-19-30012)
Это не удивляет, а многое объясняет :-)
А вообще по поводу второго кинекта хз, но для первого калибровка имела смысл и без неё методы 3D реконструкции сыпались.
для RGB камеры среднее значение ReEr составило 0.3 пикселя, а для ИК камеры — 0.15
Это значения по результатам калибровки, т.е. после компенсации дисторсии. Если Вы посмотрите на сырой кадр (слева), то дисторсию можно будет увидеть невооруженным глазом.
Я надеюсь, что у нас сейчас государство не выделяет гранты на калибровку Кинекта, это более серьёзная какая-то работа была?
Разумеется. Это скромная часть большего проекта, в котором нам нужна оптическая подсистема. С предварительными результатами за этом год по другим частям проекта можно ознакомиться тут и тут. Согласно правилам РНФ, любые публикации по результатам работ, выполненных при поддержке фонда, должны содержать ссылку на него.
Почему вы считаете, что это ошибка kinect, а не ошибка теста?
Ошибка Kinect-а может измеряться сантиметрами (см. 2 публикацию из списка источников). Определение расстояния по геометрии тоже неидеально, но дает уже миллиметровые ошибки. Для того чтобы в этом удостовериться, можно тем же способом определить расстояние по смоделированным изображением, когда мы знаем абсолютно точное расстояние до каждой точки.
Это значения по результатам калибровки, т.е. после компенсации дисторсии. Если Вы посмотрите на сырой кадр (слева), то дисторсию можно будет увидеть невооруженным глазом.
Ну, рассматривать картинку плохого качества неинтересно. А единственные цифры говорят что дисторсии нет. Привели бы ошибку до и после.
тут и тут
Да, это куда интереснее, чем данная статья:)
Может лучше было написать про разработанный агрегат?:)
Определение расстояния по геометрии тоже неидеально, но дает уже миллиметровые ошибки.
Вопрос не в этом. Вы делаете следующую последовательность действий: эксперимент «А»-> компенсация ошибки эксперимента — > повторный эксперимент «А».
При этом сам эксперимент «А» не даёт прямого измерения, а только косвенное «I». И для этого измерения вы не проводите верификации.
Вполне может произойти что вы подменяете одну систематическую ошибку другой.
По хорошему нужно либо проверить метод измерения «I» и доказать что он корректный, либо после компенсации эксперимента верифицировать результат не экспериментом «A», а независимым экспериментом «B» содержащим прямое измерение.
Может лучше было написать про разработанный агрегат?:)
Думаю, напишем чуть позже.
Вполне может произойти что вы подменяете одну систематическую ошибку другой.
В известном смысле так и есть, но ошибка определения по геометрии (метода «I») значительно меньше, чем ошибка Kinect-а. Я согласен, было бы лучше взять заведомо плоский объект, расположить его параллельно плоскости камеры и мерить до него дистанцию лазерным дальномером, как это делали Lachat E. et al. Но это заметно сложнее и затратнее, чем калиброваться по геометрии. Что касается корректности этого метода, то ее мы проверяли на модельных изображениях, и ошибка не превышала нескольких мм., что априори лучше того, что дает Kinect.
веткой промазал
del
del
Исследование выполненоКалибровка стереопары не является самоцелью — это необходимость в любой задаче машинного зрения, где она применяется. Вы это делали в рамках какого-то исследования или «оценка точности Kinect и её калибровка» и есть само исследование?
Sign up to leave a comment.
Калибровка Kinect v2 с помощью OpenCV на Python