Jump to content
Compvision.ru

Search the Community

Showing results for tags 'accuracy'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • Пакет OpenCV
    • OpenCV
    • Новости
    • Вопросы взаимодействия OpenCV + GDI, GDI+
  • Дополненная реальность (ARToolkit и др.)
    • ARToolkit
  • Нейросети
    • Вопросы по нейросетям и ИИ
  • Общие вопросы
    • Обсуждение общих вопросов
  • Другое

Jabber


Skype


Расположение


Интересы

Found 2 results

  1. Приветствую! Нужно с точностью хотя бы в десятые градуса найти поворот объекта относительно оригинала на изображении. Что бы исключить влияние вешней среды все изображения для опытов создаю в Blender`е (разумеется рендер с одинаковыми настройками и положением камеры, размер кадра 1600х1200). Из него же взял и cameraMatrix. На всякий случай так же пробовал в нём же рендерить шаблон шахматной доски под разными ракурсами, потом cameraCalibrate для получения cameraMatrix и distortionCoefficient в общем всё как по примерам OpenCV. Проверял perViewErrors - для каждого изображения доски в пределах 0.1-0.2 пикселя. Для начала рендерю изображение просто квадрата, который будет использоваться как оригинальный, под неким углом наклона камеры, в OpenCV нахожу положение 4 углов на изображении - imagePoints. Знаю, размер стороны квадрата и задаю координаты 3D точек, к примеру: std::vector<cv::Point3d> objectPoints; objectPoints.push_back(cv::Point3d(0.0f, 0.0f, 0.0f)); objectPoints.push_back(cv::Point3d(50.0f, 0.0f, 0.0f)); objectPoints.push_back(cv::Point3d(50.0f, 50.0f, 0.0f)); objectPoints.push_back(cv::Point3d(0.0f, 50.0f, 0.0f)); Дальше загоняю это в solvePnP: cv::solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_ITERATIVE); Я правильно понимаю, что при расчёте все методы solvePnP исходят из того, что все 4 точки objectPoints то же должны оказаться лежащими на одной 3D плоскости? Я пытался вникнуть хотя бы в метод ITERATIVE, но трудновато. Получаю rvec, tvec. Пробовал разные методы (более лучший результат даёт AP3P). Теперь, я так понимаю, если применить rvec (точнее, получить матрицу трансформации из вектора сначала) и tvec к objectPoints я получу их 3D положение в системе координат камеры? А как быть, в случае, если точки imagePoints вычисляются с какими-либо погрешностями? К примеру, в 2-5 пикселей? Имею ввиду, что можно предпринять, что бы скорректировать результаты solvePnP до более правильных? Может увеличить количество точек до 5-6 ? Пробовал solve RANSAC, результат то же неоднозначный, но, возможно, нужно ещё больше точек? Может быть в сами координаты точек на изображение заложить какую-либо информацию? Имею ввиду, к примеру, угол между ними должен быть 90 градусов, либо расстояния определённые... В общем, ищется способ повышения точности rvec (в особенности) и tvec, когда уже невозможно точнее вычислить положение imagePoints. Либо какая-либо отдельная библиотека для solvePnP, что бы можно было задать дополнительные ограничения, из разряда - угол между 3D точками на плоскости после применения rvec и tvec должны быть 90 градусов и т.д.
  2. Интерактивная демка ROC кривой: http://arogozhnikov.github.io/2015/10/05/roc-curve.html
×