【HALCON】match_essential_matrix_ransac 関数について - RANSACを使用したエッセンシャル行列のマッチング

HALCONのmatch_essential_matrix_ransac関数は、RANSAC（Random Sample Consensus）アルゴリズムを使用して、2つのカメラ間のエッセンシャル行列を計算し、相対的なカメラの動きを推定するためのツールです。エッセンシャル行列は、ステレオカメラや動いているカメラシステムの幾何学的な関係を表す重要な行列であり、3D再構築やロボットビジョンにおいて使用されます。RANSACは、外れ値を無視してモデルを正確に推定するのに非常に効果的です。

match_essential_matrix_ransac 関数の概要

match_essential_matrix_ransac関数は、2つのカメラで撮影された画像ペアに基づいてエッセンシャル行列を推定し、カメラ間の相対的な動きを計算します。RANSACアルゴリズムは、ノイズや外れ値が含まれる可能性のある対応点ペアからエッセンシャル行列を推定する際に利用されます。これにより、安定したカメラ位置の推定が可能になります。

エッセンシャル行列は、カメラの内部パラメータを既知として、2つの画像座標間の幾何学的な関係を記述します。特に、ステレオビジョンや複数視点からの3D再構築において、カメラの動きを求める際に役立ちます。

使用方法

基本的なmatch_essential_matrix_ransac関数の使用方法は以下の通りです。

match_essential_matrix_ransac(Points1, Points2, CameraParam, MaxDistance, EssentialMatrix, Status)

• Points1
  1枚目の画像における対応点の座標。
• Points2
  2枚目の画像における対応点の座標。
• CameraParam
  カメラの内部パラメータ。
• MaxDistance
  RANSACで許容される最大距離（外れ値の閾値）。
• EssentialMatrix
  計算されたエッセンシャル行列（出力）。
• Status
  点ペアが外れ値かどうかを示すステータス（出力）。

具体例

以下に、match_essential_matrix_ransac関数を使用して、2つのカメラ画像間でエッセンシャル行列を推定する例を示します。

* 1枚目の画像の対応点
Points1 := [[100, 150], [120, 170], [140, 190]]

* 2枚目の画像の対応点
Points2 := [[102, 152], [123, 173], [143, 193]]

* カメラの内部パラメータ
CameraParam := [800, 800, 320, 240]

* RANSACの最大距離
MaxDistance := 1.0

* エッセンシャル行列を計算
match_essential_matrix_ransac(Points1, Points2, CameraParam, MaxDistance, EssentialMatrix, Status)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Essential Matrix: ' + EssentialMatrix, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、対応点ペアPoints1とPoints2から、エッセンシャル行列を推定し、EssentialMatrixに保存しています。MaxDistanceはRANSACアルゴリズムにおける外れ値の許容範囲として設定され、計算結果は画面に表示されます。

応用例

match_essential_matrix_ransac関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• ステレオビジョン
  2台のカメラで撮影された画像から、カメラ間の位置関係を推定し、3D再構築や物体の深度推定に使用します。

• ロボットビジョン
  移動するカメラの視点間の相対的な動きを推定し、ロボットのナビゲーションやマッピングに応用されます。

• 外れ値除去を含む幾何学的変換の推定
  ノイズの多いデータセットから正確なモデルを抽出し、信頼性の高い推定結果を得るためにRANSACを使用します。

まとめ

HALCONのmatch_essential_matrix_ransac関数は、RANSACアルゴリズムを使用して2つのカメラ間のエッセンシャル行列を推定するための強力なツールです。これにより、外れ値の影響を最小限に抑えながら、ステレオカメラシステムや動くカメラの相対位置を正確に推定でき、3D再構築やロボットビジョンにおいて有効に活用できます。