ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್: ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನ ಮೂಲಾಧಾರ

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ನಮ್ಮ ಭೌತಿಕ ಪರಿಸರದ 3D ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ನಗರ ಭೂದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವುದಿರಲಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಮತ್ತು ನೈಜತೆಯನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸುವುದಿರಲಿ, ಅಥವಾ ನಿಖರವಾದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದಿರಲಿ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯದ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನ ಆಧಾರಶಿಲೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಪಂಚದ ಡಿಜಿಟಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅದರ ಭೌತಿಕ ವಾಸ್ತವತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಿಗೆ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೇವಲ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಲ್ಲ; ಇದು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ತಳಹದಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಎಂದರೇನು?

ಅದರ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು 3D ಜಗತ್ತಿನ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು 2D ಚಿತ್ರದ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲಿನ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಕಿಟಕಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆದರ್ಶ ಮಾದರಿಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿ ಯೋಚಿಸಿ. ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಈ ವಿಚಲನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡುವಿನ ನಿಖರವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯು ಒಂದು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದಾಗಿದೆ, ಅದು 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಬಿಂದುವು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ 2D ಸಂವೇದಕದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ನಮಗೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ:

• 3D ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಅನೇಕ 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವಸ್ತುಗಳ ಆಳ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು.
• ನಿಖರವಾದ ಮಾಪನಗಳು: ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದೂರ ಮತ್ತು ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು.
• ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು: ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಾರ್ಪ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಲೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಪೂರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಬಹು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು: ವಿವಿಧ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಭಂಗಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಇದು ಸ್ಟೀರಿಯೋ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ವ್ಯೂ ಜ್ಯಾಮಿತಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮಾದರಿ: 3D ಯಿಂದ 2D ಗೆ

ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪಿನ್‌ಹೋಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು 3D ಬಿಂದು X = (X, Y, Z) ಅನ್ನು 2D ಚಿತ್ರ ಸಮತಲದಲ್ಲಿ x = (u, v) ಬಿಂದುವಿಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು

ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಆಂತರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಸೆನ್ಸಾರ್. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಇದೆ ಮತ್ತು Z-ಅಕ್ಷದ ಕೆಳಗೆ ನೋಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, 3D ಬಿಂದುವು ಚಿತ್ರ ಸಮತಲದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಲೆನ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದ ಹೊರತು ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3x3 ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (K) ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

K = [ fx s cx ] [ 0 fy cy ] [ 0 0 1 ]

• fx ಮತ್ತು fy: ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಫೋಕಲ್ ಲೆಂತ್. ಅವು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ಚಿತ್ರ ಸಮತಲಕ್ಕೆ ಇರುವ ದೂರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ x ಮತ್ತು y ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಗಾತ್ರದಿಂದ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• cx ಮತ್ತು cy: ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಾಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್, ಇದು ಚಿತ್ರ ಸಮತಲದೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷದ ಛೇದಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿದೆ ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
• s: ಸ್ಕ್ಯೂ ಕೋಎಫಿಶಿಯೆಂಟ್. ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಗ್ರಿಡ್‌ನ x ಮತ್ತು y ಅಕ್ಷಗಳು ಲಂಬವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ s = 0 ಆಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹೀಗೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣತೆಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು

ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ವಿಶ್ವ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಭಂಗಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ವಿಶ್ವ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಕಠಿಣ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು (ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ತಿರುಗಿದರೆ ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.

ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3x3 ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (R) ಮತ್ತು 3x1 ಅನುವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ (t) ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಶ್ವ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ Xw = (Xw, Yw, Zw) ಬಿಂದುವಿಗೆ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ Xc = (Xc, Yc, Zc) ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:

Xc = R * Xw + t

ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ, 3D ವಿಶ್ವ ಬಿಂದು Xw ಅನ್ನು 2D ಚಿತ್ರ ಬಿಂದು x = (u, v) ಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸುವುದನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು:

s * [ u ] = K * [R | t] * [ Xw ] [ v ] [ 1 ]

ಇಲ್ಲಿ s ಒಂದು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಆಗಿದೆ. [R | t] ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು 3x4 ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಲೆನ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪಿನ್‌ಹೋಲ್‌ಗಳಲ್ಲ. ಅವು ಆದರ್ಶ ಪಿನ್‌ಹೋಲ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಗಳು:

• ರೇಡಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್: ಇದು ನೇರ ರೇಖೆಗಳು ವಕ್ರವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಒಳಮುಖವಾಗಿ (ಬ್ಯಾರೆಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್) ಅಥವಾ ಹೊರಮುಖವಾಗಿ (ಪಿನ್‌ಕುಶನ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್) ಬಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಚಿತ್ರದ ಪರಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಟ್ಯಾಂಜೆನ್ಶಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್: ಲೆನ್ಸ್ ಅಂಶಗಳು ಚಿತ್ರ ಸಮತಲಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹುಪದೀಯ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೇಡಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ, k1, k2, ಮತ್ತು k3 ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ಯಾಂಜೆನ್ಶಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ, p1 ಮತ್ತು p2 ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮಾದರಿಯು ಈ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಿಂದುಗಳು ಹೇಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಯ (ಉದಾ., ಚೆಸ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮಾದರಿ, ವೃತ್ತದ ಗ್ರಿಡ್, ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚುಕ್ಕೆಗಳು) ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುರಿಯ ತಿಳಿದಿರುವ 3D ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅನುಗುಣವಾದ 2D ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಅಜ್ಞಾತ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳು

ಹಲವಾರು ಸ್ಥಾಪಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

1. ಝಾಂಗ್ ಅವರ ವಿಧಾನ (ಪ್ಲಾನರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಟಾರ್ಗೆಟ್)

ಇದು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ಲಾನರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಅನ್ನು (ಚೆಸ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಂತೆ) ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿಯ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ಲಾನರ್ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.

ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳು:

• ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು: ಚೆಸ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಚೌಕಗಳ ಛೇದಕ ಬಿಂದುಗಳ (ಮೂಲೆಗಳು) ನಿಖರವಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು: ಗಮನಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (K) ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು.
• ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು: ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ, ತಿರುಗುವಿಕೆ (R) ಮತ್ತು ಅನುವಾದ (t) ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಗುರಿಯ ಭಂಗಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು: ಪತ್ತೆಯಾದ ಮೂಲೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಆದರ್ಶ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳ, ಕೇವಲ ಪ್ಲಾನರ್ ಗುರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ, ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು (ಆದರೂ ಬಹು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ).

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಮೂಲೆಗಳ ನಿಖರವಾದ ಪತ್ತೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ; ಗುರಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮತಟ್ಟಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಡೈರೆಕ್ಟ್ ಲೀನಿಯರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ (DLT)

DLT ಒಂದು ನೇರವಾದ ಬೀಜಗಣಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು 3D ವಿಶ್ವ ಬಿಂದುಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ 2D ಚಿತ್ರದ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು (ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ 11 ಅನನ್ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕನಿಷ್ಠ 6 ಸಹ-ಸಮತಲವಲ್ಲದ ಬಿಂದುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಅನುಕೂಲಗಳು: ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸರಳ, ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಲೆನ್ಸ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ; ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರಬಹುದು.

3. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಉದಾ., ಲೆವೆನ್‌ಬರ್ಗ್-ಮಾರ್ಕ್ವಾರ್ಡ್)

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ (ಉದಾ., DLT ಅಥವಾ ಝಾಂಗ್ ಅವರ ವಿಧಾನದಿಂದ), ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಿಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ರಿಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ದೋಷವು ಗಮನಿಸಿದ 2D ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ 3D ಬಿಂದುಗಳಿಂದ ಮರುಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲಾದ 2D ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.

ಅನುಕೂಲಗಳು: ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ; ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಅಂದಾಜುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

4. ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್

ಒಂದೇ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಭಂಗಿಯನ್ನು (ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ) ಸಹ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 3D ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ತ್ರಿಕೋನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಭಂಗಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಅದರ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಎರಡೂ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು.
• ಎರಡು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ತಿರುಗುವಿಕೆ (R) ಮತ್ತು ಅನುವಾದ (t) ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು.

ಇದು ಎಪಿಪೋಲಾರ್ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯ ಗಣನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಬಿಂದುಗಳ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಗಳು

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:

• ಚೆಸ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು: ಝಾಂಗ್ ಅವರ ವಿಧಾನಕ್ಕಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಬಹು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಸರ್ಕಲ್ ಗ್ರಿಡ್‌ಗಳು: ಝಾಂಗ್ ಅವರ ವಿಧಾನಕ್ಕಾಗಿ ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿಖರವಾದ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• 3D ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್: ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ನಿಖರವಾದ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದಾಗ, ತಿಳಿದಿರುವ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸ್ಥಳಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ 3D ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು

ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು ಬಹಳ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದುದು OpenCV (ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿ).

OpenCV ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• ಚೆಸ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸರ್ಕಲ್ ಗ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
• ವಿವಿಧ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು (ಝಾಂಗ್ ಅವರ ವಿಧಾನ ಸೇರಿದಂತೆ).
• ಲೆನ್ಸ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಡಿಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಭಂಗಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು.

OpenCV ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

1. ಬೋರ್ಡ್ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು (ಅಗಲ ಮತ್ತು ಎತ್ತರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಚೌಕಗಳು/ವೃತ್ತಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ).
2. ವಸ್ತು ಬಿಂದುಗಳನ್ನು (ಗುರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ 3D ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು) ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು (ಪತ್ತೆಯಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ 2D ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು) ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅರೇಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು.
3. ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು:
• ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು (ಉದಾ., findChessboardCorners).
• ಪತ್ತೆಯಾದರೆ, ಮೂಲೆ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುಗಳ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು.
• ಅನುಗುಣವಾದ ವಸ್ತು ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ವಸ್ತು ಬಿಂದುಗಳ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು.
4. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕರೆಯುವುದು (ಉದಾ., calibrateCamera). ಈ ಕಾರ್ಯವು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್ ಕೋಎಫಿಶಿಯೆಂಟ್‌ಗಳು, ರೊಟೇಶನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಲೇಶನ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ಗಾಗಿ, ಎರಡೂ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ stereoCalibrate ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಒಂದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

• ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು: ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಬೆಳಕು ನಿಖರವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೂಲೆ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ. ನೆರಳುಗಳು ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ಮಾನ್ಯತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು.
• ಗುರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುದ್ರಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ತಯಾರಿಸಬೇಕು. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸೆನ್ಸಾರ್‌ನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಹ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಹೆಣಗಾಡಬಹುದು.
• ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಭಂಗಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ: ದೃಢವಾದ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ಗಾಗಿ, ವಿವಿಧ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು, ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ದೂರಗಳಿಂದ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್ ಕೋಎಫಿಶಿಯೆಂಟ್‌ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ 10-20 ವಿಭಿನ್ನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಿಫಾರಸು.
• ಲೆನ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು: ವೈಡ್-ಆಂಗಲ್ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ರೇಡಿಯಲ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಫಿಶ್‌ಐ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳು ತೀವ್ರವಾದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಗಣನಾತ್ಮಕ ನಿಖರತೆ: ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂಕಗಣಿತದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಂತಿಮ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
• ಡೈನಾಮಿಕ್ ದೃಶ್ಯಗಳು: ವಸ್ತುಗಳು ಚಲಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದರೆ, ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ *ಸ್ಥಿರ* ಆಂತರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳು ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
• ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಕಂಪನ: ತೀವ್ರವಾದ ತಾಪಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪನಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ಲೆನ್ಸ್‌ನ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮರುಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ನ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಭಾವವು ಜಾಗತಿಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯಾದ್ಯಂತ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ:

1. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್

ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ನಿಖರವಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಇವುಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ:

• ಆಳ ಗ್ರಹಿಕೆ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಸ್ಟೀರಿಯೋ ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಅಡೆತಡೆಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ದೂರವನ್ನು ತ್ರಿಕೋನಗೊಳಿಸಲು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಲೇನ್ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಪತ್ತೆಯಾದ ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಅವುಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
• ವಸ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: ಬಹು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಿರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು, ಅಜ್ಞಾತ ಭೂಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಜೋಡಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

2. ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (AR) ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (VR)

AR/VR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೈಜ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳ ನಡುವೆ ನಿಖರವಾದ ಜೋಡಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಇವುಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ:

• ಬಳಕೆದಾರರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AR ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಲೈವ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಫೀಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಸೂಪರ್‌ಇಂಪೋಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸರದ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುಗಳು ಮೇಲ್ಮೈಗಳೊಂದಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ನಿಜವಾದ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ವರ್ಚುವಲ್ ಚೆಂಡು ಪುಟಿಯುವುದು).

ಆಪಲ್ (ARKit) ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ (ARCore) ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ AR ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

3. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಖರತೆಯು ಚರ್ಚೆಗೆ ಅವಕಾಶವಿಲ್ಲದ್ದು. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಇದರಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಅಂಗರಚನೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಅಂಗಗಳ 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ: ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಸಾಧನಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಆಂತರಿಕ ಅಂಗಗಳ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕಗಳು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ರಚನೆಗಳ ನಿಖರವಾದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.

4. ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ:

• ರೋಬೋಟಿಕ್ ಬಿನ್ ಪಿಕಿಂಗ್: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ರಚನೆರಹಿತ ಬಿನ್‌ಗಳಿಂದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಎತ್ತಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆ: ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ನಿಖರವಾದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಜೋಡಣೆ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಜೋಡಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿ ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಪೂರ್ವ ಏಷ್ಯಾದಲ್ಲಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಜೋಡಣೆಯವರೆಗೆ, ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ.

5. ಫೋಟೋಗ್ರಾಮೆಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ

ಫೋಟೋಗ್ರಾಮೆಟ್ರಿ ಎನ್ನುವುದು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅದರ ಬೆನ್ನೆಲುಬು:

• 3D ನಗರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ನಗರ ಪರಿಸರದ ವಿವರವಾದ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ.
• ಪುರಾತತ್ವ ದಾಖಲಾತಿ: ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ತಾಣಗಳ ನಿಖರವಾದ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (GIS): ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಚಿತ್ರಣದಿಂದ ಪಡೆದ ನಿಖರವಾದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಭೂಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

6. ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಣ

ದೃಶ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್‌ವರೆಗೆ:

• ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್: ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟೆಡ್ ಮಲ್ಟಿ-ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡಲು ನಟರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
• ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್: ನೈಜ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಮೂಲಭೂತ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ಗೂ ಮೀರಿ: ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳು

ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ತತ್ವಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು:

• ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಮಾದರಿಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಂಡ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ (ಉದಾ., ಫಿಶ್‌ಐ), ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಬಹುಪದೀಯ ಅಥವಾ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
• ಸ್ವಯಂ-ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್: ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ದೃಶ್ಯದ ರಚನೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗುರಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಫ್ರಮ್ ಮೋಷನ್ (SfM) ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್: ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ (ಉದಾ., ತಾಪಮಾನದ ಏರಿಳಿತಗಳಿಂದಾಗಿ), ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಅಥವಾ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಫ್ಯೂಷನ್: ಸ್ಥಿರ ಅರೇಯಲ್ಲಿ ಬಹು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ (ಉದಾ., ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು LiDAR) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಲ್ಟಿ-ಸೆನ್ಸಾರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಕೇವಲ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವಲ್ಲ; ಇದು 2D ಚಿತ್ರ ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು 3D ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಭೂತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ತತ್ವಗಳಾದ ಇಂಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು, ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಿನ್ಸಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲೆನ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು OpenCV ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರಿಕರಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಜಾಗತಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೂ ತನ್ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, ನಿಖರವಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತೀರಿ, ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೀರಿ.