Etalonnage d’une caméra (on parle aussi de calibrage)

Présentation au sujet: "Etalonnage d’une caméra (on parle aussi de calibrage)"— Transcription de la présentation:

1 Etalonnage d’une caméra (on parle aussi de calibrage)
Patrick Hébert & Denis Laurendeau (Dernière révision : juin 2016)

2 Notion de plan image normalisé
(parfois utilisé pour simplifier les développements)

3 En plus du modèle de caméra sténopé non-inverseur vu précédemment, on retrouve aussi dans la littérature le concept de plan image normalisé illustré ci-dessous, qui facilite les manipulations pour certains problèmes: Si on revient au modèle général de la projection de perspective: 𝑝 =𝑠 𝑚 = 𝐾 3𝑥 𝑅 𝑡 − 𝑅 𝑡 𝑡 3𝑥4 𝑃  𝑤 le facteur d’échelle s implique que l’échelle du du problème est inconnue. Le plan image normalisé assume que la focale du sténopé (paramètre f dans la matrice des paramètres intrinsèques K) est unitaire (f = 1) et que le paramètre q de K est nul.

4 Avec la géométrie ci-dessus pour le plan image normalisé, la projection de perspective peut s’écrire (avec f = 1): 𝑢 = 𝑥 𝑧 𝑢 𝑣 𝑤 = 𝑋 𝑌 𝑍 1 𝑝 = 𝑢 𝑣 1 en posant on peut écrire: 𝑣 = 𝑦 𝑧 𝑝 = 1 𝑧 𝑃 c’est le terme en 1/f vu précédemment avec f =1 𝑧​​  𝑝 = 𝑀   𝑃

5 Calibrage avec le plan image physique

6 Pour le plan image physique
Si on veut travailler en vraies grandeurs (i.e. dans le plan image physique plutôt que dans le plan image normalisé), il faut transformer les coordonnées images mesurées en mm en coordonnées images exprimées en pixels. On peut modéliser cette operation par les expressions suivantes: 𝑢=𝜅 𝑓  𝑥 𝑧 les paramètres 𝜅 et 𝜄 représentent des facteurs d’echelle en pixels / mm pour les axes x et y du plan image et f est la distance focale du sténopé et définit le “grossissement” de l’image. 𝑣=𝜄 𝑓  𝑦 𝑧 On pose généralement 𝛼=𝜅 𝑓 et 𝛽=𝜄 𝑓 de sorte qu’on n’a pas à calibrer f comme tel, mais simplement a et b

7 Nous avons aussi vu que le repère image “capteur” est décalé de u0 et v0 par rapport au repère image, ce qui revient à écrire: 𝑢=𝛼​ 𝑥 𝑧 + 𝑢 0 𝑣=𝛽 𝑦 𝑧 + 𝑣 0 Si les axes du repère “affine” de la caméra ne sont pas orthogonaux, on doit prendre en compte la situation géométrique suivante dans le modèle lors du calibrage: axe v point image v v 𝑣 𝑐 = 𝛽 𝑦 𝑧 sin(𝜃 + 𝑣 0 c sin 𝜃 = 𝑣 𝑣 𝑐 en tenant compte de la translation 𝑢 𝑐 = 𝛼𝑥 𝑧 −​ 𝛼cot 𝜃 𝑦 𝑧 + 𝑢 0 q tan 𝜃 = 𝑣 𝑢− 𝑢 𝑐 en tenant compte de la translation axe u   u c u 𝑦 𝑧 mis à l’echelle selon l’axe u

8 À la diapo 4 on a déjà établi que:
Avec ces derniers développement on peut écrire la transformation permettant de passer du plan image normalisé au plan image physique: 𝑝 𝑐 = 𝐾   𝑝 = 𝛼 −𝛼cot(𝜃 𝑢 𝛽 sin(𝜃 𝑣 𝑝 Point image sur le plan image physique Point image sur le plan image normalisé À la diapo 4 on a déjà établi que: 𝑝 = 1 𝑧 𝑃   𝑐𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 Avec ce qui précède on peut écrire: 𝑝 = 1 𝑧 𝛼 −𝛼cot(𝜃 𝑢 𝛽 sin(𝜃 𝑣 𝑃 𝑐𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎

9 Dans le repère de la caméra, on peut donc écrire que la projection de perspective a pour expression:
𝑧 𝑝 = 𝛼 −𝛼cot(𝜃 𝑢     𝛽 sin(𝜃    𝑣 0    0 0        0           1       𝑃   𝑐𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎

10 On peut aussi simplifier à l’expression vue au chapitre précédent:
Dans le repère “world”, on peut finalement écrire que la projection de perspective pour laquelle il faut calibrer les paramètres a pour expression: 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝐾 𝑅 𝑡 − 𝑅 𝑡 𝑡 𝑡 𝑃    𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 [ [ Conversion du plan image normalisé au plan image physique (matrice 3 x 3) Vecteur exprimant la translation du repère “world” dans le repère caméra (vecteur 3 x 1) Vecteur de “padding” (3 x 1) Matrice exprimant la rotation du repère “world” dans le repère caméra (matrice 3 x 3) On peut aussi simplifier à l’expression vue au chapitre précédent: 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝐾 𝑅 𝑡 − 𝑅 𝑡 𝑡 𝑃    𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑

11 Pour simplifier, on écrit:
𝜌   3𝑥3 = 𝑅 𝑡 = 𝜌 1 𝑡 𝜌 2 𝑡 𝜌 3 𝑡 où les sont les lignes de la transposée de la matrice de rotation 𝜌 𝑖 𝑡 …𝑖=1,2,3 et − 𝑅 𝑡 𝑡 = 𝑡 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝑧 où le vecteur t représente la translation du repère “world” dans le repère caméra On peut rendre la notation encore plus compacte pour les fins du calibrage en écrivant simplement 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝑚 1 𝑡 𝑚 2 𝑡 𝑚 𝑡 𝑃  4𝑥1 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝑀 3𝑥4 𝑃 4𝑥1 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 = 𝑚 11 𝑚 12 𝑚 13 𝑚 𝑚 21 𝑚 22 𝑚 23 𝑚 𝑚 31 𝑚 32 𝑚 33 𝑚 𝑃  4𝑥1  𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 ou encore éléments non-nuls quand c’est une transformation projective

12 comporte 12 composantes, mais seulement 11 sont
En utilisant l’expression de 𝐾     𝑒𝑡      𝜌 on a pour les éléments de 𝑀 𝑚 1 𝑡 𝑚 2 𝑡 𝑚 3 𝑡 = 𝛼 𝜌 1 𝑡 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 2 𝑡 + 𝑢 0 𝜌 3 𝑡 𝛽 sin(𝜃 𝜌 2 𝑡 + 𝑣 0 𝜌 3 𝑡 𝜌 3 𝑡 𝛼 𝑡 𝑥 −𝛼cot(𝜃) 𝑡 𝑦 + 𝑢 0 𝑡 𝑧 𝛽 sin(𝜃 𝑡 𝑦 + 𝑣 0 𝑡 𝑧 𝑡 𝑧 Matrice 3 x 3 Vecteur 3 x 1 La matrice comporte 12 composantes, mais seulement 11 sont 𝑀 indépendantes car si on met en évidence, il peut être assimilé 𝑚 34 au facteur d’échelle de dans 𝑝  𝑐 𝑧  𝑝  𝑐 = 𝑀 3𝑥4 𝑃  4𝑥1 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑

13 Calibrer la caméra consiste à estimer les 11
𝑚 𝑖𝑗 indépendants. A partir de ces 11 indépendants , on peut, si cela s’avère necessaire, estimer les paramètres intrinsèques et les paramètres extrinsèques (les ) 𝛼, 𝛽, 𝜃,  𝑢 0 ,  𝑣 0 𝜌 𝑖 𝑡  𝑒𝑡  𝑡 𝑖 Il existe plusieurs méthodes pour estimer les composantes de la matrice M. La plu- part de ces méthodes utilisent une cible de calibrage qui contient des points dont les coordonnées sont connues dans le repère “world”. On observe les images de ces points dans le repère image physique. On obtient les correspondances avec lesquelles on estime les composantes de la matrice M avec une approche d’optimisation. 𝑝 𝑐   𝑃  𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑

14 Principe général

15 Approche de calibrage linéaire
Revenons à l’expression 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝑚 1 𝑡 𝑚 2 𝑡 𝑚 𝑡 𝑃  4𝑥1 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 qu’on peut développer comme suit pour expliciter la procédure de calcul 𝑢 𝑐 𝑣 𝑐 𝑠 = 𝑚 1 𝑡 𝑚 2 𝑡 𝑚 3 𝑡 𝑃  𝑤 où 𝑃  𝑤 = 𝑋 𝑤 𝑌 𝑤 𝑍 𝑤 1 𝑡

16 Chaque point de calibrage fournit une paire avec laquelle on peut
𝑢 𝑐𝑖 𝑣 𝑐𝑖 𝑠 𝑖 𝑡   𝑃  𝑤𝑖 écrire une équation 𝑢 𝑐𝑖 = 𝑚 1 𝑡 𝑃  𝑤𝑖   𝑚 3 𝑡 𝑃  𝑤𝑖          ,             𝑣 𝑐𝑖 = 𝑚 2 𝑡 𝑃  𝑤𝑖 𝑚 3 𝑡 𝑃  𝑤𝑖 qu’on peut transformer ainsi: 𝑢 𝑐𝑖 𝑚 3 𝑡 − 𝑚 1 𝑡 𝑃 𝑤𝑖 =0 𝑣 𝑐𝑖 𝑚 3 𝑡 − 𝑚 2 𝑡 𝑃 𝑤𝑖 =0 qui sont des équations de plans car, si on les développe, prennent la forme pour 𝐴 𝑥 𝑤𝑖 +𝐵 𝑦 𝑤𝑖 +𝐶 𝑧 𝑤𝑖 +𝐷=0 𝑢 𝑐𝑖 avec une forme semblable pour 𝑣 𝑐𝑖

17 Les inconnues à estimer sont les .
𝑚 𝑖𝑗 En retravaillant les équations pour et en fonction des on arrive à: 𝑢 𝑐𝑖 𝑣 𝑐𝑖 𝑚 𝑖𝑗 − 𝑃 𝑤𝑖 𝑡   𝑚 𝑚 2 + 𝑢 𝑐𝑖 𝑃 𝑤𝑖 𝑡 𝑚 3 =0 0 𝑚 1 − 𝑃 𝑤𝑖 𝑡 𝑚 2 + 𝑣 𝑐𝑖 𝑃 𝑤𝑖 𝑡 𝑚 3 =0 pour chaque point de calibrage i. Si i= 1..n, on a “n” paires de correspondances “point image – point objet” et on peut donc écrire 2n équations sous forme matricielle: 𝑃 𝑤1 𝑡 𝑥1 𝑡 ⋯  𝑃 𝑤𝑛 𝑡 0 4𝑥1 𝑡 𝑥1 𝑡 𝑃 𝑤1 𝑡 ⋯ 0 4𝑥1 𝑡 𝑃 𝑤𝑛 𝑡 − 𝑢 𝑐1 𝑃 𝑤1 𝑡 − 𝑣 𝑐1 𝑃 𝑤1 𝑡 ⋯  − 𝑢 𝑐𝑛 𝑃 𝑤𝑛 𝑡 − 𝑣 𝑐𝑛 𝑃 𝑤𝑛 𝑡 𝑛𝑥 𝑚 11 𝑚 12 ⋯ 𝑚 33 𝑚 𝑥1 =0

18 est la matrice écrite sous forme de vecteur.
Ici, le vecteur 12 x 1: 𝑚 11 𝑚 12 ⋯ 𝑚 33 𝑚 𝑥1 est la matrice écrite sous forme de vecteur. 𝑀 L’équation matricielle de la page précédente est un système d’équations linéaire homogène de forme qu’on résout avec une méthode comme la décomposition en valeurs singulières (“Singular Value Decomposition” - SVD) (nous verrons en quoi consiste la SVD plus tard). 𝑄 𝑚 = 0

19 Estimation des paramètres intrinsèques et extrinsèques
à partir de la matrice caméra

20 Dans certaines applications (dont nous discuterons plus tard), la connaissance de la matrice est suffisante. 𝑀 Dans d’autres cas, on peut être intéressé à obtenir les paramètres intrinsèques et extrinsèques du modèle sténopé. Les étapes qui suivent montrent comment ces paramètres intrinsèques et extrinsèques peuvent être obtenus de la matrice . 𝑀

21 Avec ce qu’on a vu à la p. 12, on peut écrire:
La première étape consiste à decomposer la matrice en deux sous matrices: 𝑀 𝑀 3𝑥4 = 𝐴 3𝑥3 𝑏 3𝑥1 3𝑥4 Avec ce qu’on a vu à la p. 12, on peut écrire: 𝑠 𝑎 1 𝑡 𝑎 2 𝑡 𝑎 3 𝑡 = 𝛼 𝜌 1 𝑡 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 2 𝑡 + 𝑢 0 𝜌 3 𝑡 𝛽 sin(𝜃 𝜌 2 𝑡 + 𝑣 0 𝜌 3 𝑡 𝜌 3 𝑡 (1) facteur d’échelle

22 1- Calcul du facteur d’echelle s
Avec la troisième ligne de l’equation (1) on a que : 𝑠 𝑎 3 𝑡 = 𝜌 3 𝑡 (2) et, en prenant le module de chaque côté de (2): ‖𝑠 𝑎 3 𝑡 ‖=‖ 𝜌 3 𝑡 ‖=1 (3) et donc : 𝒔= 𝜺 ‖ 𝒂 𝟑 ‖      𝒐ù   ( 𝜺=∓𝟏 )  (4)

23 En prenant le produit scalaire de la première ligne de (1) avec on a:
2- Calcul de 𝜌 3 Avec (4) et (2) : 𝜌 3 =𝑠 𝑎 3 (5) 3- Calcul de 𝑢 0 En prenant le produit scalaire de la première ligne de (1) avec on a: 𝜌 3 𝑠 𝑎 1 𝑡 𝜌 3 =𝛼 𝜌 1 𝑡 𝜌 3 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 2 𝑡 𝜌 3 + 𝑢 0 𝜌 3 𝑡 𝜌 3 (6) Avec (6) et (5): 𝑢 0 = 𝑠 2 𝑎 1 𝑡 𝑎 3

24 En prenant le produit scalaire de la deuxième ligne de (1) avec on a:
4- Calcul de 𝑣 0 En prenant le produit scalaire de la deuxième ligne de (1) avec on a: 𝜌 3 𝑠 𝑎 2 𝑡 𝜌 3 = 𝛽 sin(𝜃 𝜌 2 𝑡 𝜌 3 + 𝑣 0 𝜌 3 𝑡 𝜌 3 (7) Avec (7) et (5): 𝑣 0 = 𝑠 2 𝑎 2 𝑡 𝑎 3 (8)

25 En développant (10) et en isolant a, on obtient:
5- Calcul de a En prenant le produit vectoriel de la première ligne de (1) avec et en utilisant une fois de plus (5) on a: 𝜌 3 𝑠 𝑎 1 × 𝜌 3 = 𝑠 2 𝑎 1 × 𝑎 3 =−𝛼 𝜌 2 −cot(𝜃) 𝜌 1 (9) Si on prend le module des vecteurs de chaque côté de l’égalité en (9) on a: 𝑠 2 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖=‖−𝛼 𝜌 2 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 1 ‖= −𝛼 𝜌 2 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 1 𝑡 −𝛼 𝜌 2 −𝛼cot(𝜃) 𝜌 (10) En développant (10) et en isolant a, on obtient: 𝛼= 𝑠 2 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖sin(𝜃 a est > 0 par définition (11)

26 En isolant b dans (13) on obtient:
6- Calcul de b En prenant le produit vectoriel de la deuxième ligne de (1) avec et en utilisant une fois de plus (5) on a: 𝜌 3 𝑠 2 𝑎 2 × 𝑎 3 = 𝛽 sin(𝜃 𝜌 2 + 𝑣 0 𝜌 3 × 𝜌 3 = 𝛽 sin(𝜃 𝜌 2 × 𝜌 3 + 𝑣 0 𝜌 3 × 𝜌 3 = 𝛽 sin(𝜃 𝜌 1 (12) Si on prend le module des vecteurs de chaque côté de l’égalité en (12) on a: 𝑠 2 ‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖= 𝛽 sin(𝜃 𝜌 1 𝑡 𝛽 sin(𝜃 𝜌 = ‖𝛽‖ sin(𝜃 (13) En isolant b dans (13) on obtient: 𝛽= 𝑠 2 ‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖sin(𝜃 b est > 0 par définition (14)

27 7- Calcul de q Pour calculer a et b de (11) et (14), il faut connaître q. En revenant à (1), on peut effectuer l’opération suivante: 𝑎 1 × 𝑎 3 𝑡 𝑎 2 × 𝑎 3 = −𝛼𝛽cot(𝜃 𝑠 4 sin(𝜃 (15) On peut aussi prendre le produit du module des deux vecteurs à gauche de (15): ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖  ‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖= 𝛼𝛽 𝑠 4 sin(𝜃 2 (16)

28 Le rapport de (15) et (16) donne:
𝑎 1 × 𝑎 3 𝑡 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖  ‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ =−cos(𝜃)   (17) On a donc pour q : 𝜃 = cos −1 − 𝑎 1 × 𝑎 3 𝑡 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ (18) Rappelons que q est très près de 90° pour les caméras numériques modernes.

29 Par une propriété de la matrice de rotation.
8- Calcul de 𝜌 1 Si on revient à (12): 𝛽 sin(𝜃 𝜌 1 = 𝑠 2 𝑎 2 × 𝑎 3 (12) On peut isoler 𝜌 1 𝜌 1 = 𝑠 2 sin(𝜃 𝛽 𝑎 2 × 𝑎 3 (19) 9- Calcul de 𝜌 2 𝜌 2 = 𝜌 3 × 𝜌 1 (20) Par une propriété de la matrice de rotation.

30 À cause de (4), il y a deux solutions possibles pour la matrice de rotation dépendant
du signe de s. L’ambiguïté peut être levée en observant la géométrie du problème de formation d’image pendant la phase de calibrage en vérifiant la plausabilité de la solution par inspection.

31 10- Calcul des paramètres extrinsèques de translation
En revenant à l’équation de projection de perspective établie à la p. 10: 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝐾 𝑅 𝑡 − 𝑅 𝑡 𝑡 𝑃   𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 qu’on peut écrire plus simplement: 𝑧 𝑝 𝑐 = 𝐾 3𝑥 𝑥1       𝑡 𝑥   𝜌 3𝑥3   𝑡 𝑦       𝑡 𝑧 𝑃 𝑤 =𝑠 𝐴 𝑏 𝑃 𝑤 On a que: 𝐾 3𝑥3 𝑡 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝑧 =𝑠 𝑏 𝑡 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝑧 =𝑠 𝐾 −1 𝑏 et donc: (21)

32 En résumé Extrinsèques Intrinsèques 𝒔= 𝜺 ‖ 𝒂 𝟑 ‖ 𝒐ù ( 𝜺=∓𝟏 )
𝒔= 𝜺 ‖ 𝒂 𝟑 ‖      𝒐ù   ( 𝜺=∓𝟏 )  𝑣 0 = 𝑠 2 𝑎 2 𝑡 𝑎 3 𝜃 = cos −1 − 𝑎 1 × 𝑎 3 𝑡 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖ 𝛼= 𝑠 2 ‖ 𝑎 1 × 𝑎 3 ‖sin(𝜃 𝛽= 𝑠 2 ‖ 𝑎 2 × 𝑎 3 ‖sin(𝜃 𝜌 3 =𝑠 𝑎 3 𝜌 1 = 𝑠 2 sin(𝜃 𝛽 𝑎 2 × 𝑎 3 𝜌 2 = 𝜌 3 × 𝜌 1 𝑡 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝑧 =𝑠 𝐾 −1 𝑏 𝑢 0 = 𝑠 2 𝑎 1 𝑡 𝑎 3