calibrage_flashcards
(29 cards)
Qu’est-ce que le calibrage d’une caméra ?
Le calibrage est le processus d’établissement des paramètres internes et externes d’une caméra, y compris la matrice de calibration et les coefficients de distorsion.
Quels sont les paramètres internes d’une caméra ?
Les paramètres internes incluent la focale, le centre optique (cx, cy) et les coefficients de distorsion.
Quels sont les paramètres externes d’une caméra ?
Les paramètres externes décrivent la position et l’orientation de la caméra, représentées par une matrice de rotation et un vecteur de translation.
Pourquoi le calibrage est-il important en vision par ordinateur ?
Il permet d’assurer une projection précise, de corriger les distorsions, et d’estimer correctement la pose de la caméra.
Quelles sont les applications du calibrage de caméra ?
Le calibrage est utilisé en robotique, réalité augmentée, photogrammétrie et vision par ordinateur.
Quelle est la fonction de la matrice K dans le modèle de projection ?
La matrice K contient les paramètres internes de la caméra, comme la focale et le centre optique.
Comment corrige-t-on les distorsions dans une image ?
En utilisant les coefficients de distorsion radiale estimés lors du calibrage pour appliquer une transformation corrective.
Qu’est-ce que le modèle de projection perspective ?
Un modèle mathématique qui projette des points 3D sur une image 2D à l’aide des matrices de paramètres internes et externes.
Quelle est l’équation de la projection perspective ?
L’équation de projection est p = KR[I|t]P, où K est la matrice des paramètres internes, R est la rotation, et t est la translation.
Qu’est-ce qu’une homographie ?
Une transformation projective qui relie les points d’un plan 3D à un plan 2D ou entre deux images d’un même plan.
Quelles méthodes sont utilisées pour le calibrage avec des objets 3D connus ?
Des objets comme des dodécaèdres ou des plans avec motifs en damier sont utilisés pour établir des correspondances 3D-2D.
Quelle méthode est couramment utilisée pour estimer les paramètres de calibration ?
La méthode DLT (Direct Linear Transform) et la décomposition en valeurs singulières (SVD).
Quelles difficultés peuvent survenir lors de la détection des points 3D ?
Les difficultés incluent le bruit, les variations d’éclairage et les formes complexes des objets.
Comment minimiser les erreurs géométriques lors du calibrage ?
En optimisant les correspondances 3D-2D et en utilisant des méthodes de minimisation des erreurs comme la SVD.
Qu’est-ce que la profondeur de champ d’une caméra sténopé ?
Elle est infinie car il n’y a pas de mise au point à faire avec une caméra sténopé.
Qu’est-ce qu’une transformation rigide ?
Une transformation composée d’une rotation et d’une translation qui conserve les distances et les angles.
Quels sont les avantages de la méthode DLT pour le calibrage ?
Elle permet une estimation linéaire rapide des paramètres de calibration à partir de correspondances 3D-2D.
Comment utilise-t-on une grille de calibrage ?
On capture plusieurs images du damier, détecte les coins, et utilise ces points pour estimer les paramètres de la caméra.
Quels sont les effets des distorsions sur les images ?
Les distorsions déforment les lignes droites, provoquant des effets de barillet ou de coussinet.
Qu’est-ce que l’erreur de reprojection ?
C’est la distance entre les points projetés avec le modèle de caméra et leurs positions observées dans l’image.
Quelles méthodes d’optimisation utilise-t-on pour le calibrage ?
Des méthodes non-linéaires comme Levenberg-Marquardt pour minimiser l’erreur de reprojection.
Quelles sont les étapes de la méthode DLT ?
- Identifier les correspondances 3D-2D. 2. Formuler le problème en système homogène. 3. Résoudre avec la SVD.
Pourquoi utilise-t-on la SVD en calibrage ?
Pour résoudre des systèmes homogènes et minimiser l’erreur algébrique entre les correspondances.
Quelle est la contrainte d’orthogonalité des matrices de rotation ?
Les vecteurs de rotation doivent être orthogonaux et de norme 1.
