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searchwing-bilderkennung [2019/05/31 00:12]
wf68spef
searchwing-bilderkennung [2019/06/17 00:19]
wf68spef
Line 106: Line 106:
 The detected boats can be seen in the following image. They are marked by a blue rectangle. The detected boats can be seen in the following image. They are marked by a blue rectangle.
  
-{{:​bilderkennung-beispiel.jpg|Bilderkennung Beispiel}}+{{:​bilderkennung-beispiel.jpg?1101x1044|Bilderkennung Beispiel}}
  
 Recified: Recified:
  
-{{:​bilderkennung-beispiel-detail.jpg|Bilderkennung Beispiel Detail}}+{{:​bilderkennung-beispiel-detail.jpg?1082x1027|Bilderkennung Beispiel Detail}}
  
 In this example the second boat with Persenning does not get detect. The boat above get detected. In this example the second boat with Persenning does not get detect. The boat above get detected.
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   * [[https://​captain-whu.github.io/​DOTA/​|DOTA Airial Image Dataset (Wuhan Univ./​Cornell/​DLR)]]   * [[https://​captain-whu.github.io/​DOTA/​|DOTA Airial Image Dataset (Wuhan Univ./​Cornell/​DLR)]]
  
-===   ​===+===== Kamera kalibrieren (intrinsisch) ​===== 
 + 
 +Um eine Kamera zu kalibriern muss ein Kamera Kalibrier Muster vor die Kamera gehalten werden in unterschiedlichen Positionen und jeweils ein Bild aufgenommen werden. Mithilfe der Bilder können dann die Eigenschaften / Intrinsischen Parameter berechnet werden. Dazu zählen zum Beispiel die Brennweite und Verzerrungsparameter der Kamera. Mithilfe der Parameter können dann prinzipiell 3D Punkte aus einem Kamerabild berechnet werden, die Tiefeninformation fehlt hierfür aber natürlich. 
 + 
 +Schritt für Schritt Anleitung 
 + 
 +  - Download und Ausdruck des Musters. 
 +      - [[https://​www.mrpt.org/​downloads/​camera-calibration-checker-board_9x7.pdf|https://​www.mrpt.org/​downloads/​camera-calibration-checker-board_9x7.pdf]] 
 +      - Wichtig ist das das Pattern so groß wie möglich ausgedruckt wird 
 +  - Befestigung ohne Wellen auf einer steifen Unterlage 
 +  - Länge einer Zelle ausmessen. Die Größe wird später bei der Berechnung der Kalibrierung benötigt. 
 +  - Kamera fest aufstellen aufstellen, sodas man davor etwas Platz hat 
 +  - Kalibrierbilder erstellen 
 +      - {{:​450329a3af3b6dc669ef40710733da5d.png}} \\ (von [[http://​www.vision.caltech.edu/​bouguetj/​calib_doc/​htmls/​example.html|http://​www.vision.caltech.edu/​bouguetj/​calib_doc/​htmls/​example.html]]) 
 +      - Das Muster aus verschiedenen Winkeln in die Kamera halten 
 +      - Das Muster muss in jedem Bild vollständig zu sehen sein 
 +      - Das Muster muss grob jeden Teil des Kamerabildes mehrmals erfassen 
 +      - Das Muster darf muss scharf abgebildet werden - Bewegung vermeiden bei der Bildaufnahme um keinen Motionblur zu ereugen 
 +      - Das Muster darf nicht über 45° gekippt werden, sodass im Bild die Reihen und Spalten eindeutig unterscheidbar sind anhand der Anordnung 
 +      - Wichtig ist das die Auflösung der Bilder in der gleichen Auflösung erfolgen muss, in der man die Kameradaten letztendlich verwenden möchte 
 +      - Wichtig ist möglichst Kompressionsfreie Bilder aufzunehmen um Artefakte zu unterbinden,​ welche Kalibrierfehler erzeugen 
 +      - Praktische Hinweise für Raspberry Pi 
 +        - Videoaufnahme nicht verwenden, da dort starke Komprimierung verwendet wird 
 +        - Serienbildfunktion nutzen 
 +        - Manuelles Triggern der Kamera 
 +        - Aufnahme mittels ROS Toolchain möglich - verharren in jeder Lage für ca. 3 Sekunden 
 +  - Berechnung der Kalibrierung 
 +      - Tools 
 +        - Mittels MATLAB Tool: [[https://​www.youtube.com/​watch?​v=g8SyzR0jZOA|https://​www.youtube.com/​watch?​v=g8SyzR0jZOA]] 
 +        - Mittels OpenCV Sample Code Tool: 
 +          - Anleitung: [[https://​docs.opencv.org/​3.4.3/​d4/​d94/​tutorial_camera_calibration.html|https://​docs.opencv.org/​3.4.3/​d4/​d94/​tutorial_camera_calibration.html]] 
 +          - Konfiguration der Inputbilder als XML file 
 +          - Starten des Kalibriervorgangs indem man die executable in ''​samples/​cpp/​tutorial_code/​calib3d/​camera_calibration/'' ​ mit dem XML file als parameter aufruft 
 +      - Der berechnete mittlere Fehler (RMS) der Kalibrierung sollte sich im Bereich < = 1 Pixel bewegen
  
  
  • searchwing-bilderkennung.txt
  • Last modified: 2019/11/27 23:04
  • by beckmanf