【HALCON】match_rel_pose_ransac 関数について - RANSACを使用した相対姿勢のマッチング

HALCONのmatch_rel_pose_ransac関数は、RANSAC（Random Sample Consensus）アルゴリズムを使用して、2つの画像間の相対的なカメラ姿勢（位置と向き）を推定するためのツールです。RANSACを使用することで、外れ値やノイズの影響を排除し、信頼性の高いカメラ間の相対姿勢を推定できます。この技術は、ステレオビジョンや3D再構築において、カメラの相対位置や向きを正確に計算するために使用されます。

match_rel_pose_ransac 関数の概要

match_rel_pose_ransac関数は、2つの画像間の対応点に基づいてカメラの相対姿勢を計算します。相対姿勢は、カメラの位置や向きの変化を表し、これを正確に推定することは、3D再構築やロボットビジョンのアプリケーションで重要です。この関数では、RANSACアルゴリズムを使用して、対応点の中から外れ値を除外し、信頼性の高いモデルを構築します。

RANSACアルゴリズムは、ノイズの多いデータセットから有効なモデルを推定するための反復的な手法です。複数のサンプルをランダムに選択してモデルを構築し、そのモデルに基づいて外れ値を除外することで、正確な結果を得ることができます。

使用方法

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

match_rel_pose_ransac(Points1, Points2, CameraParam1, CameraParam2, MaxDistance, RelPose, 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。
• CameraParam1
  1つ目のカメラの内部パラメータ。
• CameraParam2
  2つ目のカメラの内部パラメータ。
• MaxDistance
  RANSACアルゴリズムで許容される最大距離（外れ値の閾値）。
• RelPose
  計算された相対的なカメラ姿勢（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_rel_pose_ransac関数を使用して、2つのカメラ画像間の相対姿勢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
CameraParam1 := [800, 800, 320, 240]
CameraParam2 := [800, 800, 320, 240]

* RANSACの最大距離を設定
MaxDistance := 1.0

* 相対姿勢を推定
match_rel_pose_ransac(Points1, Points2, CameraParam1, CameraParam2, MaxDistance, RelPose, Status)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Relative Pose: ' + RelPose, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、2つのカメラで撮影された画像間の対応点Points1とPoints2を使用して、RANSACアルゴリズムを用いた相対姿勢の推定を行っています。カメラの内部パラメータCameraParam1とCameraParam2を設定し、外れ値を排除しながら、RelPoseに相対的なカメラの姿勢を出力します。

応用例

match_rel_pose_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台のカメラ間の相対位置と向きを推定し、3Dシーンの再構築や物体の位置認識に使用されます。

• ロボットビジョン
  移動するカメラを用いて、ロボットのナビゲーションや周囲の環境の理解に役立てます。

• 外れ値の除去
  対応点の中に含まれるノイズや外れ値を除外し、信頼性の高いカメラ姿勢を推定するため、より安定した結果を得ることができます。

まとめ

HALCONのmatch_rel_pose_ransac関数は、RANSACアルゴリズムを使用して2つのカメラ間の相対的な姿勢を正確に推定するための強力なツールです。この関数を使用することで、外れ値の影響を抑えながら、ステレオビジョンや3D再構築におけるカメラの位置や向きを計算できます。特に、ノイズの多いデータセットや対応点が多い環境で有効に機能します。