【HALCON】cam_par_to_cam_mat 関数について - カメラパラメータからカメラ行列への変換

HALCONのcam_par_to_cam_mat関数は、カメラの内部パラメータ（焦点距離、主点座標、歪みパラメータなど）を基に、カメラ行列（3x3の射影行列）を計算するために使用されます。このカメラ行列は、画像座標と3D空間の座標変換を行うための重要な要素であり、3Dビジョンや画像処理における精度向上に役立ちます。

cam_par_to_cam_mat 関数とは

cam_par_to_cam_mat関数は、カメラの内部パラメータを元に、カメラの射影行列を計算します。カメラ行列は、画像座標と3D空間座標の間での射影変換を行うための行列で、これを使用して画像上の2D点を3D空間に対応付けたり、その逆を行うことができます。

基本的な使用例

以下は、cam_par_to_cam_mat関数を使用してカメラの内部パラメータからカメラ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]

* カメラ行列を計算
cam_par_to_cam_mat (CameraParams, CamMatrix);

この例では、CameraParamsでカメラの内部パラメータを設定し、cam_par_to_cam_mat関数を使用して、そのパラメータに基づいたカメラ行列CamMatrix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）
• CamMatrix: 計算されたカメラ行列（3x3射影行列）

カメラパラメータからカメラ行列への変換の用途

カメラパラメータからカメラ行列への変換は、次のような場面で役立ちます。

• 3Dビジョンシステム
  カメラの内部パラメータを行列形式で扱うことで、画像座標と3D座標間の正確な変換を行います。

• 画像処理アプリケーション
  カメラ行列を使用して、視点の変化に応じた画像の幾何学補正や物体の3D位置の計算を行います。

• ロボティクス
  ロボットビジョンシステムにおいて、カメラ行列を使用して物体の位置や姿勢を認識し、正確な制御を実現します。

応用例: 3Dビジョンシステムでの使用

次の例では、cam_par_to_cam_mat関数を使用してカメラの内部パラメータをカメラ行列に変換し、その行列を3Dビジョンシステムに組み込みます。

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

* カメラ行列を計算
cam_par_to_cam_mat (CameraParams, CamMatrix);

* 画像座標から3D座標へ変換するためにカメラ行列を使用
project_3d_point (CamMatrix, X, Y, Z, ImageX, ImageY);

この例では、カメラの内部パラメータをカメラ行列に変換し、その行列を使って3D空間の座標と画像座標の対応付けを行います。これにより、3D空間上の物体の正確な位置を画像上で認識できます。

cam_par_to_cam_mat 関数の利点

• 正確な射影変換
  カメラの内部パラメータを基にカメラ行列を計算し、3D空間と画像座標間の正確な射影変換が可能です。

• キャリブレーション精度の向上
  カメラ行列を使用することで、画像処理や3Dビジョンシステムのキャリブレーション精度が向上します。

• 多様な応用に対応
  画像処理やロボティクス、3Dビジョンなど、さまざまな分野でカメラの射影特性を利用した高度な処理が可能です。

まとめ

HALCONのcam_par_to_cam_mat関数は、カメラの内部パラメータを基にカメラ行列を計算し、3Dビジョンシステムや画像処理において重要な座標変換をサポートします。これにより、正確な射影変換や幾何学的補正が可能になり、3D計測や物体認識の精度を向上させることができます。