【HALCON】project_3d_point 関数について - 3D点の2D画像への投影

HALCONのproject_3d_point関数は、3D空間内の点を2D画像平面に投影するためのツールです。この関数を使用することで、3D座標をカメラの画像座標系に変換し、物体の位置や姿勢を2D画像で正確に把握できます。3Dカメラキャリブレーションやロボットビジョン、3Dモデルを基にした画像解析で活用されます。

project_3d_point 関数の概要

project_3d_point関数は、3D空間内の特定の点を、カメラモデルに基づいて2D画像に投影します。このプロセスでは、カメラの内部および外部パラメータが使用され、実世界の3D座標をカメラの画像座標系に変換します。この変換は、カメラキャリブレーションや3Dビジュアルシステムで、3D情報を2D画像にマッピングする際に重要です。

基本構文

project_3d_point(X, Y, Z, CamParam, Xp, Yp)

• X, Y, Z
  3D空間内の点の座標。
• CamParam
  カメラの内部パラメータ（焦点距離、センサーサイズ、中心点のオフセットなど）。
• Xp, Yp
  投影された2D画像上の点の座標。

使用方法

以下は、project_3d_point関数を使って3D空間内の点を2D画像に投影する基本的な例です。

* 3D点の座標を定義
X := 100.0
Y := 200.0
Z := 300.0

* カメラパラメータを設定
CamParam := [0.008, 0.008, 640, 480, 320, 240, 0.001]

* 3D点を2D画像へ投影
project_3d_point(X, Y, Z, CamParam, Xp, Yp)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Projected 2D Point: (' + Xp + ', ' + Yp + ')', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、3D空間の点(X, Y, Z)を、カメラパラメータCamParamを基に2D画像座標(Xp, Yp)に変換し、その結果を画面に表示しています。

応用例

project_3d_point関数は、以下のような場面で特に有効です。

• ロボットビジョンでの物体位置決定
  3D空間で認識された物体の位置をカメラ視点の2D画像に投影することで、ロボットが視覚的に物体を把握しやすくなります。これにより、ロボットが物体を正確に操作する際に役立ちます。

• カメラキャリブレーション
  カメラの内部パラメータに基づいて3D空間内の点を2D画像に投影することで、カメラのキャリブレーション精度を確認したり、修正したりする場面で活用できます。

• 3Dモデルと画像の重ね合わせ
  3Dモデルの点を2D画像に正確に投影することで、実際の画像と3Dモデルを重ね合わせることができ、3Dビジュアル解析やモデリングの精度が向上します。

主な引数

• X, Y, Z: 3D空間内の点の座標。
• CamParam: カメラの内部パラメータ（焦点距離、センサーサイズ、画像の中心点、レンズの歪み係数など）。
• Xp, Yp: 3D点が2D画像上に投影された際の画像座標。

まとめ

HALCONのproject_3d_point関数は、3D空間内の点をカメラの内部パラメータを基に2D画像に投影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、3D空間での物体の位置を2D画像に正確に変換でき、ロボットビジョンやカメラキャリブレーションなどの画像解析タスクにおいて重要な役割を果たします。