Калібрування внутрішніх параметрів камери WebXR: оптимізація параметрів камери для захоплюючих вражень

WebXR революціонізує те, як ми взаємодіємо з цифровим світом, стираючи межі між фізичною та віртуальною реальністю. Створення дійсно захоплюючих та точних вражень доповненої реальності (AR) та віртуальної реальності (VR) залежить від точного калібрування камери. Ця стаття містить вичерпний посібник з калібрування внутрішніх параметрів камери WebXR, досліджуючи її основні принципи, практичні методи та значний вплив на взаємодію з користувачем.

Що таке калібрування внутрішніх параметрів камери?

Калібрування внутрішніх параметрів камери — це процес визначення внутрішніх параметрів камери. Ці параметри описують оптичні характеристики камери та те, як вона проектує 3D-точки на 2D-площину зображення. Розуміння та виправлення цих параметрів є критично важливим для точного накладання віртуальних об’єктів на реальний світ у AR або для створення реалістичного та послідовного відчуття присутності у VR.

Основні внутрішні параметри:

• Фокусна відстань (fx, fy): Відстань між об’єктивом камери та датчиком зображення. Вона визначає поле зору та масштабування об’єктів на зображенні. Окремі фокусні відстані у напрямках x та y враховують неквадратні пікселі.
• Головна точка (cx, cy): Центр датчика зображення, також відомий як центр зображення. Вона представляє точку перетину оптичної осі з площиною зображення.
• Коефіцієнти дисторсії: Параметри, які моделюють спотворення об’єктива, такі як радіальне спотворення (бочкоподібне та подушкоподібне спотворення) та тангенціальне спотворення. Ці спотворення призводять до того, що прямі лінії в реальному світі виглядають вигнутими на зображенні.

Ці параметри притаманні камері та залишаються відносно постійними, якщо фізичні властивості камери не змінюються (наприклад, регулювання масштабування об’єктива). Корекція цих параметрів забезпечує точне геометричне представлення у програмах WebXR.

Чому калібрування внутрішніх параметрів камери важливе для WebXR?

У WebXR точне калібрування камери має першочергове значення з кількох причин:

• Реалістичні накладки AR: При доповненні реального світу віртуальними об’єктами точне калібрування гарантує, що ці об’єкти відображаються правильно розташованими, масштабованими та орієнтованими відносно реального середовища. Неправильне калібрування призводить до невідповідностей, через що взаємодія з AR здається неприродною та роз’єднаною. Уявіть собі спробу розмістити віртуальний предмет меблів у вашій вітальні – без точного калібрування він може здаватися таким, що ширяє над підлогою або нахилений під дивним кутом, порушуючи ілюзію.
• Точна оцінка пози: Багато програм WebXR покладаються на точне відстеження рухів голови або рук користувача. Калібрування камери є передумовою для точної оцінки пози. Погано відкалібровані камери призведуть до тремтіння або неточностей відстеження, знижуючи загальну якість взаємодії та потенційно викликаючи морську хворобу.
• Точна 3D-реконструкція: Якщо програма передбачає створення 3D-моделей реального світу (наприклад, для сканування приміщень або розпізнавання об’єктів), точне калібрування камери необхідне для створення точних та надійних 3D-реконструкцій. Неточне калібрування призводить до спотворених або неповних моделей, що перешкоджає подальшій обробці та аналізу.
• Покращений користувацький досвід: Зрештою, точне калібрування камери сприяє більш захоплюючому та правдивому досвіду WebXR. Користувачі менше відволікаються на візуальні невідповідності або помилки відстеження, що дозволяє їм повністю залучитися до віртуального або доповненого середовища.

Розглянемо спільне засідання з огляду дизайну в WebXR. Архітектори в різних країнах (наприклад, Японія, Бразилія та Італія) можуть переглядати проект будівлі. Якщо пристрої кожного учасника мають погано відкалібровані камери, віртуальна модель будівлі, що накладається, виглядатиме по-різному для кожної людини, перешкоджаючи ефективній співпраці та спілкуванню. Точне калібрування забезпечує узгоджене та спільне розуміння віртуального середовища.

Поширені методи калібрування

Існує кілька методів виконання калібрування внутрішніх параметрів камери. Найбільш поширені підходи передбачають захоплення зображень відомого калібрувального шаблону, а потім використання алгоритмів комп’ютерного зору для оцінки внутрішніх параметрів.

1. Методи на основі калібрувального шаблону:

Ці методи ґрунтуються на спостереженні за точно виготовленим калібрувальним шаблоном (наприклад, шахівниця або сітка кіл) з кількох точок зору. Відома геометрія шаблону дозволяє алгоритмам оцінювати внутрішні параметри камери та коефіцієнти спотворення.

Залучені етапи:

• Захоплення зображень: Отримайте серію зображень калібрувального шаблону з різних кутів і відстаней. Переконайтеся, що шаблон заповнює значну частину зображення в кожному кадрі. Значно варіюйте позу шаблону для кращої точності калібрування.
• Виявлення точок особливостей: Використовуйте алгоритми комп’ютерного зору (наприклад, `findChessboardCorners` або `findCirclesGrid` OpenCV), щоб автоматично виявляти точки особливостей на калібрувальному шаблоні (наприклад, кути квадратів на шахівниці).
• Оцінка параметрів: Використовуйте алгоритм калібрування (наприклад, метод Чжана) для оцінки внутрішніх параметрів камери та коефіцієнтів спотворення на основі виявлених точок особливостей та відомої геометрії шаблону.
• Уточнення параметрів: Використовуйте пакетне коригування або інші методи оптимізації для подальшого уточнення оцінених параметрів та мінімізації помилки перепроекції (різниця між спроектованими 3D-точками та виявленими 2D-точками особливостей).

Переваги:

• Відносно просто реалізувати.
• Забезпечує точні результати калібрування при ретельному виконанні.

Недоліки:

• Потрібен фізичний калібрувальний шаблон.
• Може зайняти багато часу, особливо якщо потрібно велику кількість зображень.
• Схильний до помилок, якщо виявлення точок особливостей є неточним.

Приклад використання OpenCV (Python):

            
import cv2
import numpy as np

# Define the checkerboard dimensions
CHECKERBOARD = (6, 8)

# Prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0] * CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)
objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)

# Arrays to store object points and image points from all the images.
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.

# Iterate through the images
# Assuming images are named 'image1.jpg', 'image2.jpg', etc.
for i in range(1, 11): # Process 10 images
    img = cv2.imread(f'image{i}.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Find the checkerboard corners
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, None)

    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # Draw and display the corners
        cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners, ret)
        cv2.imshow('Checkerboard', img)
        cv2.waitKey(100)

cv2.destroyAllWindows()

# Calibrate the camera
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

print("Camera matrix : \n", mtx)
print("Distortion coefficient : \n", dist)
print("Rotation Vectors : \n", rvecs)
print("Translation Vectors : \n", tvecs)

#Undistort example
img = cv2.imread('image1.jpg')
h,  w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))

# Undistort
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# crop the image
x, y, w, h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult.png', dst)

            

              
                Copy
              
            
          

2. Методи самокалібрування:

Методи самокалібрування, також відомі як автокалібрування, не вимагають певного калібрувального шаблону. Замість цього вони оцінюють параметри камери з послідовності зображень невідомої сцени. Ці методи ґрунтуються на геометричних обмеженнях, таких як епіполярна геометрія та точки зникнення, щоб відновити параметри камери.

Переваги:

• Не потребує фізичного калібрувального шаблону.
• Можна використовувати у ситуаціях, коли використовувати калібрувальний шаблон важко або неможливо.

Недоліки:

• Складніший у реалізації, ніж методи на основі шаблонів.
• Зазвичай менш точний, ніж методи на основі шаблонів.
• Може бути чутливим до шуму та викидів у даних зображення.

3. Методи на основі злиття датчиків:

Методи злиття датчиків поєднують дані з кількох датчиків (наприклад, камер, IMU, датчиків глибини), щоб покращити точність і надійність калібрування камери. Наприклад, інтеграція даних IMU може допомогти компенсувати рух камери та зменшити невизначеність оцінених параметрів. Датчики глибини можуть надати додаткову геометричну інформацію, яку можна використовувати для обмеження процесу калібрування.

Переваги:

• Може покращити точність і надійність калібрування.
• Можна використовувати у ситуаціях, коли рух камери значний або навколишнє середовище є складним.

Недоліки:

• Потрібно кілька датчиків і алгоритм злиття датчиків.
• Складніший у реалізації, ніж методи калібрування за допомогою одного датчика.

Реалізація калібрування камери у WebXR

У той час як WebXR надає API для доступу до зображень камери та інформації про позу, він не обробляє калібрування камери. Розробникам потрібно реалізовувати процес калібрування окремо та застосовувати отримані параметри до своїх програм WebXR. Ось загальний огляд задіяних кроків:

1. Захоплення даних калібрування: Отримайте набір зображень або відеокадрів калібрувального шаблону за допомогою камери пристрою WebXR. Це можна зробити, створивши власну програму WebXR, яка передає кадри камери клієнту. Крім того, захопіть дані за допомогою власної програми та передайте їх у веб-додаток.
2. Обробка даних калібрування: Передайте отримані дані на сервер або обробіть їх безпосередньо в браузері за допомогою бібліотек JavaScript, таких як OpenCV.js. Реалізуйте алгоритм калібрування, щоб оцінити внутрішні параметри та коефіцієнти спотворення.
3. Зберігання параметрів калібрування: Збережіть оцінені параметри калібрування в механізмі постійного зберігання (наприклад, у базі даних або локальному сховищі), щоб їх можна було отримати та використовувати програмою WebXR.
4. Застосування калібрування до сцени WebXR: У програмі WebXR використовуйте параметри калібрування для виправлення спотворень об’єктива та точного проектування віртуальних об’єктів на реальний світ. Зазвичай це передбачає зміну матриці проекції камери, щоб врахувати параметри калібрування.

Проблеми та міркування:

• Обчислювальна вартість: Алгоритми калібрування камери можуть бути обчислювально інтенсивними, особливо під час обробки зображень або відео високої роздільної здатності. Оптимізуйте процес калібрування, щоб мінімізувати час обробки та забезпечити плавний досвід користувача. Розгляньте можливість використання Web Workers для перенесення обчислень калібрування до окремого потоку.
• Обмеження API WebXR: API WebXR для доступу до зображень камери та інформації про позу може мати обмеження, наприклад, обмежений доступ до необроблених даних датчиків або обмежений контроль над налаштуваннями камери. Розробникам потрібно працювати в межах цих обмежень, щоб досягти бажаної точності калібрування.
• Калібрування під час виконання: В ідеалі калібрування камери слід виконувати під час виконання на пристрої користувача, щоб враховувати зміни в апаратному забезпеченні камери та умовах навколишнього середовища. Однак калібрування під час виконання може бути складним для реалізації через обчислювальні витрати та необхідність надійної та зручної процедури калібрування. Вивчіть такі методи, як онлайн-калібрування або адаптивне калібрування, щоб вирішити ці проблеми.
• Проблеми конфіденційності: Під час захоплення зображень камери з метою калібрування важливо враховувати проблеми конфіденційності та забезпечити захист даних користувача. Отримайте явну згоду користувача перед захопленням будь-яких даних і чітко поясніть, як будуть використовуватися дані. Уникайте зберігання або передавання конфіденційної інформації, наприклад особистої інформації (PII).

Практичне застосування відкаліброваних вражень WebXR

Переваги точного калібрування камери поширюються на широкий спектр програм WebXR:

• AR Commerce: Уявіть собі примірювання різних предметів меблів у себе вдома, перш ніж їх купити. Точне калібрування камери гарантує, що віртуальні меблі виглядають реалістично за розміром і розташовані у вашому житловому просторі, що дає змогу приймати обґрунтовані рішення про покупку. Глобальні роздрібні торговці можуть використовувати це для охоплення клієнтів на міжнародному рівні, дозволяючи користувачам візуалізувати продукти у своєму унікальному середовищі (наприклад, різні розміри кімнат, архітектурні стилі, поширені в різних регіонах).
• Віддалена співпраця: Інженери, які співпрацюють над складним проектом дизайну, можуть використовувати відкалібрований AR для накладання віртуальних прототипів на фізичні об’єкти, що дає їм змогу обговорювати та доопрацьовувати дизайн у спільному доповненому середовищі. Учасники в різних місцях (наприклад, Лондон, Сінгапур і Сан-Франциско) бачать узгоджене та точне представлення віртуального прототипу, що сприяє ефективній співпраці.
• Освіта та навчання: Студенти-медики можуть практикувати хірургічні процедури на віртуальних пацієнтах з реалістичними анатомічними деталями, тоді як техніки технічного обслуговування можуть навчитися ремонтувати складні механізми за допомогою інструкцій, керованих AR. Точне калібрування гарантує, що віртуальні моделі правильно вирівняні з реальним середовищем, забезпечуючи реалістичний та ефективний досвід навчання.
• Ігри та розваги: Відкалібрований AR може покращити ігрові враження, бездоганно інтегруючи віртуальних персонажів та об’єкти в реальний світ. Уявіть собі гру зі стратегією, де віртуальні підрозділи воюють на вашому кухонному столі, або дослідження будинку з привидами, де примарні видіння з’являються у вашій вітальні. Точне калібрування створює більш захоплюючий та правдивий ігровий процес.

Майбутні тенденції та напрямки досліджень

Сфера калібрування камер WebXR постійно розвивається, а поточні дослідження та розробки зосереджені на підвищенні точності, надійності та ефективності. Деякі з ключових тенденцій і напрямків досліджень включають:

• Калібрування на основі глибокого навчання: Використання методів глибокого навчання для оцінки параметрів камери та коефіцієнтів спотворення із зображень. Ці методи потенційно можуть досягти вищої точності та надійності, ніж традиційні методи на основі шаблонів.
• Онлайн-калібрування: Розробка алгоритмів, які можуть постійно оцінювати та оновлювати параметри камери в режимі реального часу, адаптуючись до змін у середовищі або налаштуваннях камери. Це особливо важливо для мобільних AR-додатків, де камера часто перебуває в русі.
• Злиття датчиків з ШІ: Інтеграція даних з кількох датчиків (наприклад, камер, IMU, датчиків глибини) з використанням методів злиття датчиків та алгоритмів ШІ для подальшого покращення точності та надійності калібрування камери.
• Ефективне калібрування для периферійних пристроїв: Оптимізація алгоритмів калібрування для ефективної роботи на периферійних пристроях з обмеженими обчислювальними ресурсами, таких як смартфони та окуляри AR.
• Автоматизовані процедури калібрування: Розробка автоматизованих процедур калібрування, які вимагають мінімальної взаємодії з користувачем, що полегшує користувачам калібрування своїх пристроїв та забезпечення узгодженої якості калібрування.

Висновок

Калібрування внутрішніх параметрів камери є наріжним каменем створення точних та захоплюючих вражень WebXR. Розуміючи основні принципи калібрування, реалізовуючи відповідні методи та вирішуючи відповідні проблеми, розробники можуть розкрити весь потенціал WebXR та надавати дійсно захоплюючі програми AR та VR. Оскільки технологія WebXR продовжує розвиватися, досягнення в калібруванні камери відіграватимуть вирішальну роль у формуванні майбутнього взаємодії людини з комп’ютером та стиранні меж між фізичним та цифровим світом. Підприємства в усьому світі можуть використовувати ці оптимізовані враження для покращення взаємодії з клієнтами, оптимізації робочих процесів та створення інноваційних рішень у різних галузях.