Calibration de caméra, incompréhension des valeurs renvoyées

**MSteve** · 16/11/2010, 17h01

Bonjour!

Voici mon problème, j'ai écris un programme, en partie pris sur le livre d'opencv, pour calibrer ma webcam avec un damier, et ensuite déterminer la position de cette webcam par rapport au damier.
Mon programme se lance de la façon suivante:
./calib_tracking_LK nbCoinsDamierLargeur nbCoinsDamierHauteur nbImagesPourCalibrer

Le programme commence donc à chercher un damier de nbCoinsDamierLargeur x nbCoinsDamierHauteur, c'est à cette étape qu'on place donc le damier sous différents angles devant la caméra.

Une fois qu'il a repéré nbImagesPourCalibrer damiers, il passe à l'étape suivante qui est le suivi du damier.
Pour cela, j'utilise le flot optique (cvCalcOpticalFlowPyrLK). Sur ma visualisation, le damier est correctement suivi, mais je ne comrpend pas du tout les valeurs du vecteur translation (que j'affiche dans ma console)

Les valeurs changent évidemment quand la calibration est faite autrement, mais je n'arrive jamais à obtenir des valeurs correctes et compréhensibles de ma position de la caméra par rapport au damier.

Je vous mets mon code, ça peut aider

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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//compilation sous linux
//gcc -L/usr/lib -W -Wall -L/usr/X11R6/lib -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/opencv -lX11 -lm -lcv -lhighgui -o calib_tracking_LK calib_tracking_LK.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
 
//./calib_tracking_LK 7 7 10
 
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sstream>
#include <iostream>
using namespace std;
 
 
// Maths methods
#define max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define min(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))  
#define abs(x) ((x) > 0 ? (x) : -(x))
#define sign(x) ((x) > 0 ? 1 : -1)
 
CvCapture* capture;
CvMat* image_points;
CvMat* object_points;
CvMat* point_counts;
CvMat* intrinsic_matrix;
CvMat* distortion_coeffs;
 
IplImage *image=0;
IplImage *gray_image=0;
IplImage *eigImage=0,*tempImage=0;
 
int board_w;
int board_h;
int board_n;
CvSize board_sz;
int n_boards = 0; //Will be set by input list
const int board_dt = 20; //Wait 20 frames per chessboard view
CvMat* object_points2;
CvMat* image_points2;
CvMat* point_counts2;
 
int frameWidth, frameHeight;
int corner_count;
int successes = 0;
int step, frame = 0;
 
CvPoint2D32f* corners;
 
 
int main(int argc, char* argv[]) {
 
  board_w  = atoi(argv[1]); //nombre de coins intérieurs en largeur
  board_h  = atoi(argv[2]); //nombre de coins intérieurs en hauteur
  n_boards = atoi(argv[3]); //nombre d'images pour la calibration
 
  board_n  = board_w * board_h; //nombre de coins total
  board_sz = cvSize( board_w, board_h );
  capture = cvCreateCameraCapture( 0 );
  assert(capture);
 
  frameWidth= 640;
  frameHeight=480;
 
  cvNamedWindow( "Calibration" );
 
  //ALLOCATE STORAGE
  image_points      = cvCreateMat(n_boards*board_n,2,CV_32FC1);
  object_points     = cvCreateMat(n_boards*board_n,3,CV_32FC1);
  point_counts      = cvCreateMat(n_boards,1,CV_32SC1);
  intrinsic_matrix  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  distortion_coeffs = cvCreateMat(4,1,CV_32FC1);
 
  corners = new CvPoint2D32f[ board_n ];
 
  image = cvQueryFrame( capture );
  gray_image = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1);
 
  // capture d'images tant qu'on n'a pas n_boards succès de détection des coins
  while(successes < n_boards) {
 
    if((frame++ % board_dt) == 0) {
      //Find chessboard corners:
      int found = cvFindChessboardCorners(image, board_sz, corners, &corner_count,CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS);
 
      //precision subpixelique des coins
      cvCvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY);
      cvFindCornerSubPix(gray_image, corners, corner_count,cvSize(11,11),cvSize(-1,-1), cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1 ));
 
      cvDrawChessboardCorners(image, board_sz, corners,corner_count, found);
      cvShowImage( "Calibration", image );
 
       // ajout du damier détecté aux données
      if( corner_count == board_n && found) {
	step = successes*board_n;
	for( int i=step, j=0; j<board_n; ++i,++j ) {
	  CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,0) = corners[j].x;
	  CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,1) = corners[j].y;
	  CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,0) = j/board_w;
	  CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,1) = j%board_w;
	  CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,2) = 0.0f;
	}
	CV_MAT_ELEM(*point_counts, int,successes,0) = board_n;   
	successes++;
	printf("Collected our %d of %d needed chessboard images\n",successes,n_boards);
      }
    } 
 
    cvWaitKey(15);
    image = cvQueryFrame( capture ); 
  }
 
  //ALLOCATE MATRICES ACCORDING TO HOW MANY CHESSBOARDS FOUND
  object_points2  = cvCreateMat(successes*board_n,3,CV_32FC1);
  image_points2   = cvCreateMat(successes*board_n,2,CV_32FC1);
  point_counts2   = cvCreateMat(successes,1,CV_32SC1);
  //TRANSFER THE POINTS INTO THE CORRECT SIZE MATRICES
  for(int i = 0; i<successes*board_n; ++i){
    CV_MAT_ELEM( *image_points2, float, i, 0) =
      CV_MAT_ELEM( *image_points, float, i, 0);
    CV_MAT_ELEM( *image_points2, float,i,1) =   
      CV_MAT_ELEM( *image_points, float, i, 1);
    CV_MAT_ELEM(*object_points2, float, i, 0) = 
      CV_MAT_ELEM( *object_points, float, i, 0) ;
    CV_MAT_ELEM( *object_points2, float, i, 1) =
      CV_MAT_ELEM( *object_points, float, i, 1) ;
    CV_MAT_ELEM( *object_points2, float, i, 2) =
      CV_MAT_ELEM( *object_points, float, i, 2) ;
  }
  for(int i=0; i<successes; ++i){ //These are all the same number
    CV_MAT_ELEM( *point_counts2, int, i, 0) =
      CV_MAT_ELEM( *point_counts, int, i, 0);
  }
 
  // At this point we have all of the chessboard corners we need.
  // Initialize the intrinsic matrix such that the two focal
  // lengths have a ratio of 1.0
  //
  CV_MAT_ELEM( *intrinsic_matrix, float, 0, 0 ) = 1.0f;
  CV_MAT_ELEM( *intrinsic_matrix, float, 1, 1 ) = 1.0f;
 
  //CALIBRATE THE CAMERA!
  cvCalibrateCamera2(object_points2, image_points2, point_counts2,  cvGetSize( image ), intrinsic_matrix, distortion_coeffs, NULL, NULL, 0 );
 
  // Build the undistort map which we will use for all
  // subsequent frames.
  IplImage* mapx = cvCreateImage( cvGetSize(image), IPL_DEPTH_32F, 1 );
  IplImage* mapy = cvCreateImage( cvGetSize(image), IPL_DEPTH_32F, 1 );
  cvInitUndistortMap(intrinsic_matrix,distortion_coeffs,mapx,mapy);
 
 
 
  /**********************************************/
  //calibration terminée, maintenant on va récupérer la position de la caméra par rapport au damier
 
  CvMat* rotation_vector  = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1); //matrice de rotation de la caméra par rapport au damier
  CvMat* translation_vector = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1); //matrice de translation de la caméra par rapport au damier
 
  int found;
 
  IplImage *grey = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 1 ); //image courante en niveau de gris
  IplImage *prev_grey = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 1 ); //image précédente en niveau de gris
  IplImage *pyramid = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 1 ); //pyramide courante
  IplImage *prev_pyramid = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 1 ); //pyramide précédente
  CvPoint2D32f* points[2] = {0,0}, *swap_points;
  points[0] = (CvPoint2D32f*)cvAlloc(board_n*sizeof(points[0][0])); //points précédents du damier
  points[1] = (CvPoint2D32f*)cvAlloc(board_n*sizeof(points[0][0])); //points courants du damier
  char *status = 00;
  status=(char*)cvAlloc(board_n);
  int flags = 0;
  IplImage* swap_temp;
  int win_size = 10;
 
  cvNamedWindow( "Undistort" );
 
  image = cvQueryFrame( capture );
  cvCvtColor( image, prev_grey, CV_BGR2GRAY );
 
  //recherche du damier
  found = cvFindChessboardCorners(image, board_sz, corners, &corner_count,CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS);
 
  cvCvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY);
 
  //precision subpixelique
  cvFindCornerSubPix(gray_image, corners, corner_count,cvSize(11,11),cvSize(-1,-1), cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1 ));
 cvDrawChessboardCorners(image, board_sz, corners,corner_count, found);
  cvShowImage( "Calibration", image );
 
  //cvWaitKey(0);
 
  CV_SWAP( corners, points[0], swap_points );//on met les points calculés juste avant dans points[0]
 
  while(image) {
    //affichage de l'image non distordue
    image = cvQueryFrame( capture );
    IplImage *t = cvCloneImage(image);
    cvShowImage( "Raw Video", image ); // Show raw image
    cvRemap( t, image, mapx, mapy );   // image non distordue
 
    cvReleaseImage(&t);
    cvShowImage("Undistort", image);   // image non distordue
 
 
    //recherche de la nouvelle position du damier par flot optique
    image = cvQueryFrame( capture );
    cvCvtColor( image, grey, CV_BGR2GRAY );
 
    //recherche des points de l'image précédente points[0] dans la nouvelle image par flot optique
    cvCalcOpticalFlowPyrLK( prev_grey, grey, prev_pyramid, pyramid, points[0], points[1], corner_count, cvSize(win_size,win_size), 5, status, 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS, 20,0.3), flags);
 
    //precision subpixelique
    cvFindCornerSubPix(grey,points[1], corner_count,cvSize(11,11),cvSize(-1,-1), cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1 ));
 
    //on dessine les points
    cvDrawChessboardCorners(image, board_sz, points[1],corner_count, found);
    cvShowImage( "Calibration", image );
 
    // If we got a good board, add it to our data
    //successes=0;
    if( corner_count == board_n ) {
      step = successes*board_n;
      for( int i=0, j=0; j<board_n; ++i,++j ) {
	CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,0) = points[1][j].x;
	CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,1) = points[1][j].y;
	CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,0) = j/board_w;
	CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,1) = j%board_w;
	CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,2) = 0.0f;
      }
      //successes++;
 
      cvFindExtrinsicCameraParams2(object_points, image_points,intrinsic_matrix,distortion_coeffs,rotation_vector, translation_vector);
 
      }
 
    //cout<<CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 0,0)<<" "<<CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 1,0)<<" "<<CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 2,0)<<endl;
    printf("%lf  %lf  %lf \n",CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 0,0),CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 1,0),CV_MAT_ELEM( *translation_vector, float, 2,0));
 
 
    //les données courantes deviennent les données précédentes
    CV_SWAP( prev_grey, grey, swap_temp ); //CV_SWAP(a,b,tmp) met b dans a et a dans b
    CV_SWAP( prev_pyramid, pyramid, swap_temp );
    CV_SWAP( points[0], points[1], swap_points );
 
 
    cvWaitKey(15);
 
  }
 
  return 0;
}

Quelqu'un aurait-il une idée du pourquoi j'ai ces valeurs et comment les corriger ?

**MSteve** · 18/11/2010, 11h14

Voilà où j'en suis maintenant : j'ai un peu mieux compris les valeurs que j'obtiens, j'arrive à obtenir une assez bonne calibration en ce qui concerne la translation du damier par rapport à la caméra mais j'ai un problème avec la rotation.
Ce que je fais en fait, c'est déplacer un objet 3D dans opengl comme si c'était mon damier. Il translate donc correctement selon les axes quand je bouge mon damier devant ma caméra mais je n'arrive pas à reproduire les rotations

Comment faire svp? Calibration particulière? Comment transcrire la rotation renvoyée par opencv en opengl?

Merci

**MSteve** · 24/11/2010, 14h09

Je reviens vers vous car je n'ai toujours pas résolu mon problème. En fait, j'aurais une question pour m'éclaircir les idées, pour comprendre même ma calibration.

Donc, dans le code opencv pour la calibration comme dans tout ce que j'ai pu trouver sur internet, il y a cette partie :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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//coordonnées du point dans l'image donc en pixel
CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,0) = points[1][j].x;
CV_MAT_ELEM(*image_points, float,i,1) = points[1][j].y;
 
//coordonnées du point dans le repère du damier 7x7, un côté de case représente une unité donc les coins ont pour coordonnées (0,0) (0,1)...(0,6) ... , (6,0)...(6,6)
CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,0) = j/board_w; 
CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,1) = j%board_w;

Mon problème est qu'une fois la calibration faite, mon objet 3D openGL bouge bien quand je déplace mon damier devant ma caméra, mais je ne comprends pas du tout le lien entre les valeurs de translation renvoyées par opencv et mes valeurs réelles : par exemple, je déplace mon damier de 5cm sur l'axe des x en réalité, et le déplacement opencv est de 0.0017 sur x (je donne une valeur comme ça car ça change d'une calibration à l'autre).
Ce que je voudrais, c'est connaître la correspondance entre mes valeurs réelles et celles d'opencv. Dans le livre "Learning openCV", il est écrit que le paramètre object_points doit contenir les coordonnées des points dans le repère du damier, soit (0,0)....(6,6) si on prend une case comme unité. J'ai donc essayé en ne considérant pas une case comme unité mais en lui donnant sa dimension réelle (2.2 cm sur mon damier).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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//coordonnées du point dans le repère du damier 7x7, un côté de case représente une unité donc les coins ont pour coordonnées (0,0) (0,1)...(0,6) ... , (6,0)...(6,6)
CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,0) = (j/board_w)*2.2; 
CV_MAT_ELEM(*object_points,float,i,1) = (j%board_w)*2.2;

Au final, je n'arrive plus à avoir une calibration correcte, les valeurs varient sans cesse même quand le damier est fixe.

Un peu d'aide ne serait pas de refus!
Merci

Invité · 18/03/2011, 14h27

Il faut utiliser la fonction "Rodriges" pour convertir le vecteur (4x1) fourni par OpenCV en matrice de rotation (3x3) ou (4x4)....

Calibration de caméra, incompréhension des valeurs renvoyées

OpenCV

Vue hybride

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