Detta papper syftar till att kalibrera den relativa hållningen och positionen, dvs. Extrinsiska parametrar av en stationär kamera mot ett referensobjekt av 3D som inte är direkt synligt från kameran. Vi fångar referensobjektet via en spegel under tre olika okända poser, och kalibrerar sedan de extrinsiska parametrarna från 2D-utseenden av reflektioner av referensobjektet i speglarna. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att presentera en ny algoritm som returnerar en unik lösning på tre P3P-problem från tre speglade bilder. Medan varje P3P-problem har upp till fyra lösningar och därför en uppsättning av tre P3P-problem har upp till 64 lösningar, kan vår metod välja en lösning baserad på en ortogonalitetsbegränsning som bör tillfredsställas av alla familjer av reflektioner av ett enda referensobjekt. Dessutom föreslår vi ett nytt system för att beräkna de extrinsiska parametrarna genom att lösa ett stort system av linjära ekvationer. Dessa två punkter gör det möjligt för oss att tillhandahålla en unik och robust lösning. Vi visar fördelarna med den föreslagna metoden mot en toppmodern teknik genom kvalitativa och kvantitativa utvärderingar med hjälp av syntetiserade och verkliga data.
Takahashi m.fl. REF införde en ortogonalitetsbegränsning som måste uppfyllas av reflektioner från en enda referenspunkt och skärningspunkten mellan spegelplan och använde den för att uppskatta extrinsiska parametrar linjärt.
A new mirror-based extrinsic camera calibration using an orthogonality constraint
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}