【HALCON】cam_par_pose_to_hom_mat3d 関数について - カメラパラメータと姿勢からの3Dホモグラフィー変換

HALCONのcam_par_pose_to_hom_mat3d関数は、カメラの内部パラメータとカメラの姿勢情報（位置および向き）を基に、3Dホモグラフィー行列を計算するために使用されます。この行列は、3D空間内の座標変換を行い、カメラの位置や視点から見た物体の正確な位置関係を計算するために必要です。この操作は、3Dビジョンシステムやキャリブレーションで重要な役割を果たします。

cam_par_pose_to_hom_mat3d 関数とは

cam_par_pose_to_hom_mat3d関数は、カメラの内部パラメータ（焦点距離、主点、歪みパラメータなど）とカメラの姿勢（ポーズ、つまり位置と回転）を入力として受け取り、それらの情報を基に3Dホモグラフィー行列を計算します。この行列は、カメラ座標系とワールド座標系の間での座標変換を行うために使用されます。

基本的な使用例

以下は、cam_par_pose_to_hom_mat3d関数を使用してカメラパラメータと姿勢から3Dホモグラフィー行列を計算する基本的な例です。

* カメラの内部パラメータを定義
CameraParams := [0.0028, 0, 0.0014, 0.0014, 1280, 720, 0.1, 0.001]

* カメラの姿勢を定義 (位置と回転行列)
Pose := [100, 200, 300, 0, 0, 1, 'Rp+T']

* 3Dホモグラフィー行列を計算
cam_par_pose_to_hom_mat3d (CameraParams, Pose, HomMat3D);

この例では、CameraParamsでカメラの内部パラメータを設定し、Poseでカメラの位置と向きを定義しています。その後、cam_par_pose_to_hom_mat3d関数を使用して、これらのパラメータに基づいた3Dホモグラフィー行列HomMat3Dを計算します。

引数の詳細

• CameraParams: カメラの内部パラメータ（焦点距離、主点座標、画像サイズ、歪み係数など）
• Pose: カメラの姿勢（位置と回転）を表すパラメータ
• HomMat3D: 計算された3Dホモグラフィー行列（出力パラメータ）

3Dホモグラフィー変換の用途

3Dホモグラフィー変換は、次のような場面で特に役立ちます。

• 3Dビジョンシステム
  物体の位置や形状をカメラ視点から正確に計測し、物体の3D位置をワールド座標系に変換する際に使用されます。

• 画像座標と3D空間の変換
  画像上の2D座標から3D空間の位置を計算し、物体の位置や姿勢を特定するために使われます。

• ロボティクス
  ロボットに取り付けられたカメラが物体を正確に認識し、その情報を基に物体のピックアップや配置などのタスクを行います。

応用例: 3Dビジョンシステムでの使用

次の例では、cam_par_pose_to_hom_mat3d関数を使用してカメラの位置と姿勢を基に、物体の3D座標を計算し、正確な位置決めに使用します。

* カメラパラメータの設定
CameraParams := [0.0028, 0, 0.0014, 0.0014, 1280, 720, 0.1, 0.001]

* カメラの姿勢を設定
Pose := [50, 100, 200, 0, 0, 1, 'Rp+T']

* 3Dホモグラフィー行列を計算
cam_par_pose_to_hom_mat3d (CameraParams, Pose, HomMat3D);

* 画像座標から3D座標に変換
project_3d_point (HomMat3D, X, Y, Z, ImageX, ImageY);

この例では、カメラの姿勢と内部パラメータを基に3Dホモグラフィー行列を計算し、その行列を使用して画像座標を3D空間の座標に変換します。これにより、物体の正確な位置を特定し、操作や制御に利用できます。

cam_par_pose_to_hom_mat3d 関数の利点

• 正確な座標変換
  カメラの内部パラメータと姿勢情報を基に、カメラ座標系とワールド座標系の間で正確な座標変換を行います。

• 3D計測の精度向上
  3Dビジョンシステムで、物体の位置や形状を精密に測定し、正確なデータを取得できます。

• ロボットビジョンとの連携
  ロボットとカメラの位置関係を正確に計算し、物体のピックアップや配置作業を効率的に行うことが可能です。

まとめ

HALCONのcam_par_pose_to_hom_mat3d関数は、カメラパラメータと姿勢情報を基に3Dホモグラフィー行列を計算し、3Dビジョンシステムやロボティクスアプリケーションで重要な座標変換をサポートします。この機能を使用することで、カメラの視点から見た物体の正確な位置や形状を計算し、高精度な3D計測やロボット制御を実現できます。