detectCheckerboardPoints
영상에서 체커보드 패턴 검출
구문
설명
단일 영상 체커보드 검출
[는 단일 영상, 영상 세트 또는 스테레오 영상 쌍에서 체커보드 보정 패턴의 키포인트를 검출합니다. 이 함수는 검출된 점 imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(I)imagePoints와 체커보드의 크기 boardSize를 반환합니다.
[는 파일 이름으로 구성된 배열로 제공되는 입력 영상 세트에서 체커보드 패턴을 검출합니다.imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames)
[는 회색조 또는 트루컬러 영상으로 구성된 배열로 제공되는 입력 영상 세트에서 체커보드 패턴을 검출합니다.imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(images)
스테레오 쌍 체커보드 검출
[는 파일 이름으로 구성된 셀형 배열로 제공되는 스테레오 영상 쌍에서 체커보드 패턴을 검출합니다.imagePoints,boardSize,pairsUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames1,imageFileNames2)
[는 회색조 또는 트루컬러 영상으로 구성된 배열로 제공되는 스테레오 영상 쌍에서 체커보드 패턴을 검출합니다.imagePoints,boardSize,pairsUsed] = detectCheckerboardPoints(images1,images2)
선택적 인수
[는 하나 이상의 imagePoints,boardSize,pairsUsed] = detectCheckerboardPoints(___,Name,Value)Name,Value 쌍 인수로 지정된 추가 옵션을 사용합니다. 지정되지 않은 속성은 디폴트 값을 가집니다.
예제
GoPro 카메라의 보정 영상을 포함하는 imageDatastore를 생성합니다.
imds = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','gopro'));
어안 렌즈 영상에 사용하기 적합한 'HighDistortion' 옵션을 사용하여 보정 패턴을 검출합니다.
[imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imds.Files(1:4),'HighDistortion',true);검출된 점을 표시합니다.
for i = 1:4 % Read image I = readimage(imds, i); % Insert markers at detected point locations I = insertMarker(I, imagePoints(:,:,i), 'o', 'MarkerColor', 'red', 'Size', 10); % Display image subplot(2, 2, i); imshow(I); end
체커보드 패턴을 포함하는 영상을 불러옵니다.
imageFileName = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','webcam','image4.tif'); I = imread(imageFileName);
체커보드 점을 검출합니다.
[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(I);
검출된 점을 표시합니다.
J = insertText(I,imagePoints,1:size(imagePoints,1)); J = insertMarker(J,imagePoints,'o','MarkerColor','red','Size',5); imshow(J); title(sprintf('Detected a %d x %d Checkerboard',boardSize));
보정 영상의 파일 이름으로 구성된 셀형 배열을 생성합니다.
for i = 1:5 imageFileName = sprintf('image%d.tif', i); imageFileNames{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','webcam',imageFileName); end
영상에서 보정 패턴을 검출합니다.
[imagePoints,boardSize,imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames, 'PartialDetections', false);검출된 점을 표시합니다.
imageFileNames = imageFileNames(imagesUsed); for i = 1:numel(imageFileNames) I = imread(imageFileNames{i}); subplot(2, 2, i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i),imagePoints(:,2,i),'ro'); end
스테레오 영상을 읽어 들입니다.
numImages = 4; images1 = cell(1, numImages); images2 = cell(1, numImages); for i = 1:numImages images1{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','stereo','left',sprintf('left%02d.png',i)); images2{i} = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision',... 'visiondata','calibration','stereo','right',sprintf('right%02d.png',i)); end
영상에서 체커보드를 검출합니다.
[imagePoints,boardSize,pairsUsed] = ...
detectCheckerboardPoints(images1,images2);images1의 점들을 표시합니다.
images1 = images1(pairsUsed); figure; for i = 1:numel(images1) I = imread(images1{i}); subplot(2,2,i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i,1),imagePoints(:,2,i,1),'ro'); end annotation('textbox',[0 0.9 1 0.1],'String','Camera 1',... 'EdgeColor','none','HorizontalAlignment','center')
images2의 점들을 표시합니다.
images2 = images2(pairsUsed); figure; for i = 1:numel(images2) I = imread(images2{i}); subplot(2, 2, i); imshow(I); hold on; plot(imagePoints(:,1,i,2),imagePoints(:,2,i,2),'ro'); end annotation('textbox',[0 0.9 1 0.1],'String','Camera 2',... 'EdgeColor','none','HorizontalAlignment','center')
입력 인수
이름-값 인수
출력 인수
검출된 체커보드 코너 좌표로, 단일 영상의 경우 M×2 행렬로 반환됩니다. 다중 영상의 경우 M×2×number of images 배열로 점이 반환됩니다. 스테레오 영상 쌍의 경우 이 함수는 M×2×number of pairs×number of cameras 배열로 점을 반환합니다.
스테레오 쌍의 경우, imagePoints(:,:,:,1)은 첫 번째 영상 세트의 점이고, imagePoints(:,:,:,2)는 두 번째 영상 세트의 점입니다. 출력값에는 M개의 [x y] 좌표가 포함됩니다. 각 좌표는 체커보드에서 정사각형 코너가 검출된 점을 나타냅니다. 함수가 반환하는 점의 개수는 검출된 정사각형의 개수를 나타내는 boardSize 값에 따라 결정됩니다. 이 함수는 서브픽셀 수준의 정확도로 점을 검출합니다.
이 함수는 다음과 같이 점의 개수 M을 계산합니다.
M = prod(boardSize-1). |
체커보드를 검출할 수 없는 경우 다음과 같습니다.
imagePoints = [] |
boardSize = [0,0] |
imageFileNames 입력을 지정하면 함수는 imagePoints를 M×2×N 배열로 반환할 수 있습니다. 이 배열에서 N은 체커보드가 검출된 영상의 개수를 나타냅니다. 체커보드를 검출할 수 없는 경우, 함수는 imagePoints를 []로 설정합니다.
단일 카메라 영상에만 해당:
전체 체커보드를 검출할 수 없는 경우, 함수는
imagePoints에서 누락된 코너의 x-y 좌표로 [NaN,NaN]을 사용하여 부분적으로 검출된 체커보드를 반환합니다. 이 디폴트 동작은'PartialDetections'이름-값 인수를 사용하여 수정할 수 있습니다.가능한 경우, 함수는 원점 위치와 코너 배열이 완전히 보이는 체커보드와 일치하도록 부분적으로 검출된 체커보드의 방향을 설정합니다. 함수가 입력 영상에서 완전한 체커보드를 검출할 수 없는 경우, 검출된 가장 큰 체커보드가 기준 체커보드로 사용되며 이 체커보드의 크기가
boardSize로 반환됩니다.
체커보드 크기로, 요소를 2개 가진 [height, width] 벡터로 반환됩니다. 체커보드의 크기는 정사각형의 개수로 표현됩니다.
체커보드를 검출할 수 없는 경우, 함수는 boardSize를 [0,0]으로 설정합니다.
패턴 검출 플래그로, N개의 논리값으로 구성된 N×1 논리형 벡터로 반환됩니다. 이 함수는 입력 영상 수와 동일한 개수의 논리값을 출력합니다. true 값은 대응 영상에서 패턴이 검출되었음을 나타냅니다. false 값은 함수가 패턴을 검출하지 못했음을 나타냅니다.
스테레오 쌍 패턴 검출 플래그로, N개의 논리값으로 구성된 N×1 논리형 벡터로 반환됩니다. 이 함수는 입력 영상 수와 동일한 개수의 논리값을 출력합니다. true 값은 대응 스트레오 영상 쌍에서 패턴이 검출되었음을 나타냅니다. false 값은 함수가 패턴을 검출하지 못함을 나타냅니다.
스테레오 쌍 패턴 검출의 경우, 체커보드가 두 영상 모두에서 완전히 보여야 검출됩니다. 단일 카메라 보정과 달리, 부분적으로 검출된 체커보드는 스테레오 영상 쌍에서 기각됩니다.
참고 문헌
[1] Geiger, A., F. Moosmann, O. Car, and B. Schuster. "Automatic Camera and Range Sensor Calibration using a Single Shot," International Conference on Robotics and Automation (ICRA), St. Paul, USA, May 2012.
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R2014a에 개발됨
