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我正在尝试学习相机姿势估计，并且经历了很多材料。我想使用在标准 A4 上设置的 QR 码（快速响应码）计算相机的姿势：

A0 A1

B0 B1

C0 C1

  • 拍了一些我打印在 A4 纸上的二维码照片，尺寸为 210 毫米 x 297 毫米

这是我在 MATLAB 中编写的一个简短代码，用于获取我假设左下角为 (0,0) 的世界点的坐标

n=2; %number of qr in x direction
m=3; %number of qr in y direction
x_FE=50; %distance from left edge to point1 in mm
y_FE=270; %distance from bottom to top qr code
sqr_dist=27.6; %distance between qr codes [mm]
sqr_size=47.4; %size of qr code height or width [mm]
QRnames=['A0'; 'A1';'B0'; 'B1';'C0'; 'C1'];

for i=1:n %number of squares in x directions
    x1(i)=x_FE+sqr_dist*(i-1);
    x2(i)=x_FE+sqr_size+sqr_dist*(i-1);
end

for j=1:m %number of squares in y directions
    y1(j)=y_FE-sqr_dist*(j-1);
    y2(j)=y_FE-sqr_size-sqr_dist*(j-1);
end

 n=1;
for k=1:3 %qr in y direction
    for j=1:2 %qr in x direction
        p1=[x1(j),y1(k)]
        p2=[x1(j),y2(k)]
        p3=[x2(j),y2(k)]
        p4=[x2(j),y1(k)]
        varname1=(['p' int2str(i)]);
        varname2=(['x' int2str(j)]);
        varname3=(['y' int2str(j)]);
        eval([QRnames(n) int2str(j-1) 'w=[p1 p2 p3 p4]' ';' ]);
        n=n+1;
    end
end

我还用尺子测量过坐标

使用名为 ZBar 的 Python 脚本，它是一个二维码阅读器。我可以从嵌入在二维码本身中的二维码中提取图像坐标（我认为）。

坐标保存在以这种方式设置的 .txt 文件中

二维码名称 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4

以下是图片：http: //imgur.com/a/xPkWB#0

以下是一些结果坐标：

图2

A0 452 495 454 878 836 878 834 493

B0 455 1099 453 1479 836 1477 836 1099

B1 1056 1099 1056 1477 1442 1481 1442 1096

C0 449 1702 444 2091 831 2093 833 1700

C1 1056 1701 1056 2095 1447 2102 1445 1706

A1 1057 491 1057 878 1443 873 1445 485

图3

A1 1046 375 1051 737 1417 725 1412 364

B0 479 955 482 1316 848 1310 843 950

A0 475 389 477 747 841 740 835 379

B1 1053 946 1058 1307 1426 1302 1421 938

C1 1061 1518 1066 1895 1444 1895 1432 1517

C0 481 1528 479 1901 851 1896 848 1521

图8

A0 528 484 483 738 879 728 891 476

A1 1104 472 1109 728 1512 716 1473 463

B0 452 906 389 1240 852 1237 870 899

B1 1113 896 1119 1234 1595 1226 1540 884

C0 343 1472 248 1957 809 1953 839 1465

C1 1126 1463 1139 1952 1717 1955 1633 1461

图 9

A0 2040 560 1741 553 1818 812 2138 811

B0 1562 548 1242 537 1282 806 1625 809

A1 2200 977 1866 980 1969 1311 2325 1301

C0 1047 528 691 515 689 797 1073 804

B1 1665 979 1308 984 1359 1328 1751 1318

C1 1090 983 685 985 677 1359 1119 1340

图像10

A1 562 823 943 814 993 517 643 531

B1 1169 805 1571 793 1574 484 1201 504

A0 393 1409 835 1410 907 1010 506 1017

C1 1819 782 2268 768 2209 449 1801 471

B0 1098 1408 1571 1410 1570 997 1146 1003

C0 1862 1415 2390 1420 2309 982 1833 991

以下是我使用的相机信息（ipod touch 5.gen）：

         ExposureTime: 0.0167
                FNumber: 2.4000
        ExposureProgram: 'Normal program'
        ISOSpeedRatings: 32
            ExifVersion: [4x1 double]
       DateTimeOriginal: '2013:11:23 11:44:52'
      DateTimeDigitized: '2013:11:23 11:44:52'
ComponentsConfiguration: 'YCbCr'
      ShutterSpeedValue: 5.9069
          ApertureValue: 2.5261
        BrightnessValue: 5.9402
           MeteringMode: 'Pattern'
                  Flash: [1x148 char]
            FocalLength: 3.3000
            SubjectArea: [4x1 double]
              MakerNote: [196x1 double]
     SubsecTimeOriginal: '317'
    SubsecTimeDigitized: '317'
        FlashpixVersion: [4x1 double]
             ColorSpace: 'sRGB'
       CPixelXDimension: 1936
       CPixelYDimension: 2592
          SensingMethod: 'One-chip color area sensor'
              SceneType: 'A directly photographed image'
           ExposureMode: 'Auto exposure'
           WhiteBalance: 'Auto white balance'
       DigitalZoomRatio: 1.0021
  FocalLengthIn35mmFilm: 33
       SceneCaptureType: 'Standard'
            UnknownTags: [3x1 struct]

以及有关第一个测试图像的信息

info=imfinfo('testimage1002.jpg')

信息=

        Filename: 'D:\dropbox\Dropbox\campose\testimage_1\testimage1002.jpg'
     FileModDate: '23-Nov-2013 11:45:16'
        FileSize: 1188331
          Format: 'jpg'
   FormatVersion: ''
           Width: 1936
          Height: 2592
        BitDepth: 24
       ColorType: 'truecolor'
 FormatSignature: ''
 NumberOfSamples: 3
    CodingMethod: 'Huffman'
   CodingProcess: 'Sequential'
         Comment: {}
            Make: 'Apple'
           Model: 'iPod touch'
     Orientation: 1
     XResolution: 72
     YResolution: 72
  ResolutionUnit: 'Inch'
        Software: '7.0.4'
        DateTime: '2013:11:23 11:45:16'
YCbCrPositioning: 'Centered'
   DigitalCamera: [1x1 struct]
         GPSInfo: [1x1 struct]
   ExifThumbnail: [1x1 struct]

我阅读了 .txt 文件并像这样设置它们

txt=fopen('testimage1002.txt');
datascan01=textscan(txt,'%s%f%f%f%f%f%f%f%f');

QRname01=[datascan01{1}];
x1=[datascan01{2}];
y1=[datascan01{3}];


% point 2
x2=[datascan01{4}];
y2=[datascan01{5}];


% point 3
x3=[datascan01{6}];
y3=[datascan01{7}];


% point 4
x4=[datascan01{8}];
y4=[datascan01{9}];

p1=0;p2=0;p3=0;p4=0;

for n=1:length(datascan01{1})
    for i=1:4
        for j=1:4
            varname1=(['p' int2str(i)]);
            varname2=(['x' int2str(i)]);
            varname3=(['y' int2str(i)]);
            varname4=([QRname01{n}]);
            eval(['p' int2str(i) '=[x' int2str(i) '(n)' ' y' int2str(i) '(n)];'])
            eval([varname4 '=[p1 p2 p3 p4]' ';' ]);
        end
    end
end

现在，我有图像坐标和世界坐标，想知道拍摄图像时相机的位置。

我查看了 Jean-Yves Bouget 的相机校准工具箱，但无法弄清楚如何使用 QR 码使用这些功能

还查看了“找到相应 3D 点之间的最佳旋转和平移”（http://nghiaho.com/?page_id=671）

但是得到的旋转矩阵、平移向量和 rmse 似乎是错误的。（得到 rmse=440？）

校准矩阵

%图像分辨率：2592 x 1936 像素

ImgRes=[2592 1936];% 像素

焦距= 3.3；％ 毫米

%--- 校准结果 --- % 焦点（像素） -

外汇 = 2329.13;

Fy=2324.04；

% 光学中心 -

CX = 1307; Cy = 950.382；

%径向畸变（布朗模型）K1= 0.236384；

K2= -0.680501；

K3=0；

P1 = 0.000319648；

P2= 0.000751849；

%像素大小 fx=f/sx

sx=焦距/Fx；

sy=焦距/Fy；

失真=[K1 K2 K3 P1 P2]；

关于我如何做到这一点的任何想法（希望在matlab中）？感谢所有帮助

  • 乔纳森·布赖恩
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1 回答 1

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Peter Corke 的 Matlab 机器视觉工具箱具有手册第38CentralCamera.estpose页中描述的方法。

帮助说：

CentralCamera.estpose

从对象模型和相机视图估计姿势

T = C.estpose(xyz, uv)xyz是由其自身坐标系中的坐标 (3 x N)定义的对象姿态的估计。uv(2 x N) 是相应的图像平面坐标。

参考“EPnP：PnP 问题的准确 O(n) 解决方案”，V. Lepetit、F. Moreno-Noguer 和 P. Fua，Int。计算机视觉杂志，第一卷。81，第 155-166 页，2009 年 2 月。

既然你写了

现在，我有图像坐标和世界坐标，想知道拍摄图像时相机的位置。

在我看来，您可以使用该功能来估计姿势。

于 2013-11-26T21:36:27.740 回答