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?
+1
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.
+1
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.
+1
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.
+1
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.
0
веткой промазал
del
del
0
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?
0
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.
Калибровка Kinect v2 с помощью OpenCV на Python