【HALCON】match_fundamental_matrix_ransac 関数について - RANSACを使用した基本行列のマッチング

HALCONのmatch_fundamental_matrix_ransac関数は、RANSAC（Random Sample Consensus）アルゴリズムを使用して、2つのカメラ画像間の基本行列（Fundamental Matrix）を推定し、外れ値を無視してカメラ間の相対位置を計算するためのツールです。基本行列は、2つの異なる視点から取得した画像間で対応する点の幾何学的関係を記述し、ステレオビジョンや3D再構築において重要な役割を果たします。RANSACは、外れ値に強いモデル推定を可能にする反復的なアルゴリズムです。

match_fundamental_matrix_ransac 関数の概要

match_fundamental_matrix_ransac関数は、2つの画像間の対応点を基に基本行列を推定し、カメラの相対的な位置や姿勢を計算します。この関数は、RANSACアルゴリズムを使用することで、ノイズや外れ値を除外し、信頼性の高い基本行列の推定が可能です。基本行列は、2つの画像間で対応する点の幾何学的制約を表し、これによりカメラの位置や視点の推定が行われます。

RANSACは、ノイズが多いデータから正しいモデルを推定するために用いられるアルゴリズムで、ランダムに選ばれたサンプルに基づいてモデルを構築し、外れ値の影響を最小限に抑えながら正確な結果を得ることができます。

使用方法

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

match_fundamental_matrix_ransac(Points1, Points2, CameraParam, MaxDistance, FundamentalMatrix, Status)

• Points1
  1つ目の画像における対応点の座標。
• Points2
  2つ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アルゴリズムにおける最大許容距離（外れ値の閾値）。
• FundamentalMatrix
  計算された基本行列（出力）。
• Status
  各点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_fundamental_matrix_ransac関数を使用して、基本行列を推定する例を示します。

* 対応点の座標を定義
Points1 := [[120, 150], [220, 250], [320, 350]]
Points2 := [[122, 153], [223, 253], [321, 354]]

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

* RANSACの最大距離を設定
MaxDistance := 1.0

* 基本行列を推定
match_fundamental_matrix_ransac(Points1, Points2, CameraParam, MaxDistance, FundamentalMatrix, Status)

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

この例では、2つの画像における対応点Points1とPoints2を基に、RANSACアルゴリズムを使用して基本行列を推定しています。FundamentalMatrixに計算結果が保存され、外れ値の影響を排除しつつ、画像間の幾何学的関係を正確に推定しています。

応用例

match_fundamental_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間の対応点を基に、カメラ間の位置関係や姿勢を推定し、3D再構築や距離測定に使用されます。

• 3D再構築
  複数の視点から撮影された画像から基本行列を推定し、シーンの3D構造を再構築するための基盤を提供します。

• 外れ値の除去
  RANSACアルゴリズムを使用して、ノイズや外れ値が含まれるデータセットから信頼性の高い基本行列を推定するため、安定したカメラ位置の推定が可能になります。

まとめ

HALCONのmatch_fundamental_matrix_ransac関数は、RANSACアルゴリズムを使用して2つのカメラ画像間の基本行列を正確に推定するためのツールです。この関数を使用することで、外れ値やノイズを排除しながら、ステレオビジョンや3D再構築におけるカメラ位置や視点の推定が可能になります。特に、ノイズの多いデータや対応点の不確実性が高いシーンで有効に機能します。