Матрица в фотоаппарате: Страница не найдена — Снимай как профессионал — Primelens.ru-Зеркальные Фотоаппараты,Компактные Фотоаппараты,Видеокамеры,Объективы,Фотовспышки, и Аксессуары в Москве.

Матрица в фотоаппарате: Страница не найдена — Снимай как профессионал

Содержание

Страница не найдена — Снимай как профессионал

Что-то пошло не так… Попробуйте начать свой поиск с главной страницы

Как сжать фотографию без потери качества

Все современные цифровые средства фотографирования — смартфоны и цифровые фотоаппараты — позволяют делать высококачественные снимки. И чем качественней фотоснимок, тем…

27.07.2020

Сергей

Постоянный или импульсный свет в фотографии

Что выбрать, постоянный или импульсный свет в фотографии? Каждый из них обладает своими преимуществами, поэтому разберем, как использовать оба типа.

20.07.2020

Сергей

Правильное размещение человека в кадре

Как правильно размещать людей в кадре? Рассмотрим основные методы, как выигрышно расположить людей в кадре, и правила построения композиции портретов.

20.07.2020

Сергей

Идеи для осенней фотосессии

Идеи для осенней фотосессии в солнечную и пасмурную погоду, дождь и туман помогут пополнить альбом сказочными кадрами.

Разберем подробнее каждый вариант.

20.07.2020

Сергей

Мягкий свет в фотографии

Фотографии с мягким освещением выглядят более профессионально и качественно. Используйте описанные в статье приемы и вы заметите, как улучшились результаты.

20.07.2020

Сергей

Как направить взгляд зрителя на снимках

Как направить взгляд зрителя на снимках, чтобы кадр стал шедевром и не затерялся среди миллионов других снимков. Рассмотрим основные правила и частые ошибки

20.07.2020

Сергей

Цветовой контраст в фотографии

Цветовой контраст в фотографии очень важен для получения хорошего кадра. В статье рассматриваются основные вопросы цветовой композиции и разбираются ошибки.

20.07.2020

Сергей

Ошибки при съемке тортов

Новички совершают одни и те же ошибки, снимая торты. Расмотрим самые распространенные, изучив которые, удастся выйти на хороший уровень при съемке десертов.

20.07.2020

Сергей

Как правильно снимать с внешней вспышкой

Важным помощником фотографа является фотовспышка. Рассмотрим, как выбрать вспышку и аксессуары к ней, как снимать с внешней вспышкой и как избежать ошибок.

20.07.2020

Сергей

Как снимать в контровом свете

Применение контрового света позволяет получить уникальные фотоработы. В статье описывается, как снимать в контровом свете и избежать основных ошибок.

20.07.2020

Сергей

Как использовать кольцевой свет

Кольцевой источник света стал широко использоваться в фотографии. Рассмотрим, как использовать кольцевой свет, достоинства и недостатки таких источников.

20.07.2020

Сергей

Как самостоятельно сделать кольцевой свет

Хотите поснимать с кольцевым источником, но не готовы сильно тратиться? В статье даны практические рекомендации, как самостоятельно сделать кольцевой свет.

20.07.2020

Сергей

Рейтинг портретных объективов

Чтобы повысить качество портретных фотографий, лучше обзавестись специальным объективом. Выбрать его поможет наш рейтинг портретных объективов.

20.07.2020

Сергей

Секреты качественной фуд-фотографии

Хотите научиться красиво снимать еду? Рассмотрим секреты качественной фуд-фотографии и технические приёмы: как выставить свет и организовать композицию.

20.07.2020

Сергей

Что нужно для фотосессии детей

Самое главное для детской фотосессии — это естественность и настоящие эмоции. Как настроить камеру и что нужно для фотосессии можно узнать из данной статьи.

20.07.2020

Сергей

Размытие фона на фотографии

При помощи размытого фона можно выделить объект съёмки и исключить ненужные детали. Рассмотрим, как добиться такого эффекта при съёмке или используя фотошоп

20. 07.2020

Сергей

Как подобрать фотофон для предметной съемки

Как подобрать фотофон для предметной съемки? Рассмотрим, на что обратить внимание, как сэкономить на покупке, какие нюансы учитывать, фотографируя предметы.

20.07.2020

Сергей

Съемка черно-белого портрета

Хотите снять эффектный черно-белый портрет? Рассмотрим основные нюансы, правила композиции, как пользоваться светом и другими инструментами фотографа.

20.07.2020

Сергей

Основы предметной съемки

Новичкам, решившим освоить предметную съемку, стоит изучить ее основы. Рассмотрим, с чего начать, как правильно подобрать фон и свет, как настроить камеру.

20.07.2020

Сергей

Какие аксессуары необходимы для предметной съемки

Хотите стать предметным фотографом? Узнав, какие аксессуары необходимы для предметной съемки и обзаведясь ими, будет проще делать качественные фотографии.

20.07.2020

Сергей

Как сделать фотобокс для предметной съемки своими руками

Фотобокс для предметной съемки несет в себе много пользы. Рассмотрим, как и из чего можно сделать лайтбокс своими руками без ущерба качеству получаемых фото

20.07.2020

Сергей

Страница не найдена — Снимай как профессионал

Что-то пошло не так… Попробуйте начать свой поиск с главной страницы

Как сжать фотографию без потери качества

27.07.2020

Сергей

Постоянный или импульсный свет в фотографии

20.07.2020

Сергей

Правильное размещение человека в кадре

20.07.2020

Сергей

Идеи для осенней фотосессии

Идеи для осенней фотосессии в солнечную и пасмурную погоду, дождь и туман помогут пополнить альбом сказочными кадрами. Разберем подробнее каждый вариант.

20.07.2020

Сергей

Мягкий свет в фотографии

20.07.2020

Сергей

Как направить взгляд зрителя на снимках

20.07.2020

Сергей

Цветовой контраст в фотографии

20.07.2020

Сергей

Ошибки при съемке тортов

20.07.2020

Сергей

Как правильно снимать с внешней вспышкой

20.07.2020

Сергей

Как снимать в контровом свете

20.07.2020

Сергей

Как использовать кольцевой свет

20.07.2020

Сергей

Как самостоятельно сделать кольцевой свет

20.07.2020

Сергей

Рейтинг портретных объективов

20.07.2020

Сергей

Секреты качественной фуд-фотографии

20.07.2020

Сергей

Что нужно для фотосессии детей

20.07.2020

Сергей

Размытие фона на фотографии

20.07.2020

Сергей

Как подобрать фотофон для предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Съемка черно-белого портрета

20.07.2020

Сергей

Основы предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Какие аксессуары необходимы для предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Как сделать фотобокс для предметной съемки своими руками

20.07.2020

Сергей

Страница не найдена — Снимай как профессионал

Что-то пошло не так… Попробуйте начать свой поиск с главной страницы

Как сжать фотографию без потери качества

27.07.2020

Сергей

Постоянный или импульсный свет в фотографии

20.07.2020

Сергей

Правильное размещение человека в кадре

20.07.2020

Сергей

Идеи для осенней фотосессии

20.07.2020

Сергей

Мягкий свет в фотографии

20.07.2020

Сергей

Как направить взгляд зрителя на снимках

20.07.2020

Сергей

Цветовой контраст в фотографии

20.07.2020

Сергей

Ошибки при съемке тортов

20.07.2020

Сергей

Как правильно снимать с внешней вспышкой

20.07.2020

Сергей

Как снимать в контровом свете

20.07.2020

Сергей

Как использовать кольцевой свет

20.07.2020

Сергей

Как самостоятельно сделать кольцевой свет

20.07.2020

Сергей

Рейтинг портретных объективов

20.07.2020

Сергей

Секреты качественной фуд-фотографии

20.07.2020

Сергей

Что нужно для фотосессии детей

20.07.2020

Сергей

Размытие фона на фотографии

20.07.2020

Сергей

Как подобрать фотофон для предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Съемка черно-белого портрета

20.07.2020

Сергей

Основы предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Какие аксессуары необходимы для предметной съемки

20.07.2020

Сергей

Как сделать фотобокс для предметной съемки своими руками

20.07.2020

Сергей

Что такое матрица в фотоаппарате и для чего она нужна

Добрый день, уважаемые читатели! Сегодня поговорим о том, что такое матрица в фотоаппарате. Вы, наверно, столько раз сталкивались с этим понятием во время покупки, но до сих пор никто так и не объяснил, какое значение она несёт? Давайте вместе разберемся.

Общие понятия

Если у вас съемный объектив на фотоаппарате, то ее очень легко увидеть, когда нет объектива. Вы снимаете объектив и глядите внутрь, и что вы видите? Да, вы видите матрицу — этот блестящий прямоугольник и является ею.

Матрица в фотоаппарате являет собою микросхему. Она, в свою очередь, состоит из светочувствительных элементов. Когда вы нажимаете кнопку спуска, то происходит фиксация световых элементов.

После этого они сохраняются в определённой последовательности. Простыми словами, вы получаете фотографию. Именно от этого элемента зависит, насколько хорошее изображение мы получим в результате съёмки.

От матрицы зависит и количество мегапикселей, которое будет иметь фотокамера. Минимальное значение составляет 0,3 мегапикселя. Максимум может достигать 20 и более. На что это влияет? На качество фотографии и на стоимость фотоаппарата – чем дороже, тем качественнее.

Свойства

Подходя к вопросу выбора матрицы, стоит обратить пристальное внимание на цену. На недорогом зеркальном фотоаппарате она будет среднего качества и выдавать посредственное изображение.

Поэтому следует сразу выделить достаточную сумму для покупки. Определяющими параметрами являются:

Соотношение «сигнал-шум»
Динамический диапазон
Разрешение
Уровень светочувствительности
Размер

В фотографии важным параметром считается именно размер. От него зависит множество параметров. Какие, спросите вы?

Уровень «шума» фотографии. Большой размер обеспечивает меньший уровень шума.
Насыщенность цвета и его глубина. Больший размер обеспечивает более насыщенные и яркие цвета. Такая матрица позволяет передать все оттенки цветов и переходы между ними, на что маленькая не способна.
Широта динамического диапазона. Аналогично насыщенности: больше — лучше.

Виды

Сейчас на рынке представлены

• CCD

• CMOS

• APS-C

И на что нужно ориентироваться в этом вопросе, спросите вы? Всё просто: от её вида зависит качество фотографии. В основном, на рынке представлены CMOS-матрицы. Они обеспечивают низкий уровень шума.

APS-C такие типы ставят на кроп матрицы в Canon и Nikon фотоаппаратах.

CCD, в свою очередь, позволяет добиться более приятных для глаза цветов. Поэтому всё зависит от того, какую цель вы преследуете.

Чувствительность

Не менее важным параметром является и чувствительность матрицы. От неё зависит возможность фиксации предметов, которые плохо освещены. Но не стоит забывать, друзья, что высокая чувствительность увеличивает и уровень шумов на фотографии.

Низким уровнем принято считать значение в 50 единиц (по меркам ISO). При таком раскладе шумов не наблюдается при хорошей освещенности. Конечно, более профессиональные фотоаппараты способны делать фотографии и с высоким значением ISO. Я часто делаю фото и при ISO 2500 и, бывает 3000, и фотографии получаются очень качественные. Но это профессиональная техника.

Сигнал-шум

На любом фото присутствуют шумы. Их не избежать, дорогие читатели, помните об этом! Но можно уменьшить их количество. При отсутствии света фотодатчик всё равно фиксирует какое-то присутствие света.

Это и называют шумом. Способность фотоаппарата преодолеть этот шум и есть величина «сигнал-шум». Чтобы уменьшить количество шумов нужна матрица высокого разрешения. Это позволит максимально снизить уровень шума и уменьшить выдержку. Тогда и снимки получаются хорошими.

Разрешение

Почему-то многие при покупке обращают внимание исключительно на этот параметр. Не вводите себя в заблуждение! Чем больше разрешение, тем меньше пиксели. Поэтому фиксируется больше деталей и изображение, по идее, должно быть лучше. Но это не всегда так.

При большом разрешении матрицы увеличивается её нагрев. В результате этого уровень шумов на фотографии также повышается, а качество, напротив, падает. Хотя, на профессиональных моделях, допустим на Никоне, там 36 МП в фотоаппарате, и там нет этой проблемы, потому что техника профессиональная.

Кроп-фактор

Как вы знаете, есть еще кроп-фактор матрицы. Мы писали об этом недавно в статье. От этого так же зависит размер светочувствительного элемента. По опыту знаю, что в кропе нет ничего плохого. Все дело в том, что вы хотите получить в результате.

Если вы снимаете видео на фотоаппарат, то кроп сделает ваше видео более четким. У меня полнокадровая камера, и не всегда с резкостью все хорошо. И я специально купил камеру с маленькой матрицей, чтобы снимать видео. И видео стало лучше, в плане резкости.

Я знаю многие снимают видео и на полнокадровые фотоаппараты, потому что картинка получается красивее, лучше динамический диапазон. И здесь, опять же, нужно исходить из того, а что нужно вам. Подумайте серьезно над конечной вашей целью, и потом ищите инструменты, которые помогут вам ее решить.

Как почистить

Раз уж мы заговорили о святая святых фотоаппарата — матрице, то будет не лишним сказать и о том как ее чистить. Ведь, наверняка, вы замечали, что со временем на ваших снимках появляются какие-то непонятные точки, пятна, которые вы не можете убрать.

Так загрязняется матрица. На нее попадает пыль, когда вы снимаете объектив. И, конечно, ее нужно чистить время от времени. Я бы посоветовал никогда не чистить ее самому.

Может быть это от того, что у меня был горький опыт в этом. Я подумал, а что такого? Есть же наборы для чистки, и есть инструкции. Взял, да почистил.

Но не тут то было. Матрица — это действительно очень чувствительный элемент не только с точки зрения электроники, но и с физической точки зрения.

Ее нужно чистить только в профессиональных условиях, в специализированных центрах. Тогда вы будете на 100% уверены, что она снова станет идеально чистой. В домашних условиях, к сожалению, этого сделать нельзя.

Заключение

Теперь, дорогие читатели, я думаю, вам стало более понятно что такое матрица и для чего она нужна. Если статья пришлась вам по душе, то предлагаю подписаться на обновления блога.

Это позволит не пропустить другие интересные материалы. Поделившись с друзьями этой статьёй, вы принесёте им пользу. Изучайте основы фотографии, делайте красивые фотографии, приглашайте красивых девушек на свои фотосессии — это очень интересные процесс, который называется жизнь фотографа.

До новых встреч. С вами был Иван.

Где находится матрица в фотоаппарате. Взгляд изнутри: матрицы цифровых камер

Матрица является светочувствительной поверхностью, на которой через объектив попадает свет и преобразуется в электронные импульсы, а после обработки процессором, сохраняются на карте памяти как фотографии в виде цифрового кода. Можно сказать функцией матрицы является оцифровка света попавшего на его поверхность, называется ещё и сенсор, фотодатчик.

В компактных камерах это не имеет большого значения. Поэтому важно знать основные понятия светочувствительных матриц. Это позволит нам иметь вдумчивую и сознательную покупку недостатков и преимуществ, которые будут включены в модель камеры. Это облегчает выбор камеры, которая соответствует нашим потребностям, и гораздо проще работать с самой камерой, благодаря известному способу записи изображений. Поскольку количество мегапикселей и тип матрицы можно опустить, нельзя забывать о размере матрицы и соотношении ее размера с фотодиодами, которые она имеет.

Матрица фотоаппарата состоит из датчиков пикселей, от количества пикселей зависит разрешение цифрового изображения, чем больше пикселей, тем выше детализация кадра, тем чётче будут видны маленькие детали. Количество пикселей на DSLR камерах обозначается словом Megapixel. Современные фото датчики цифровых фотоаппаратов имеют 8-24 миллионов пикселей.

Чем у фотоаппарата большая матрица, тем меньше глубина резкости на снимке!

Размера матрицы фотоаппарата влияет и на размер пикселя, площадь пикселя у большой матрицы больше, и соответственно, светочувствительность и цветопередача лучше, а шумов меньше. От этого можно сделать вывод, что важно не только количество пикселей, но и крупность. В этом каждый может убедиться если сравнит картинку снятую мельницей c 12 megapixel и DSLR-ом у которого например 10 megapixel.

Каждый пиксель формирует одну точку на изображении и чем больше разрешение матрицы, тем выше детализация получаемого снимка. Количество пикселей на матрице называется разрешением и измеряется в megapixel. 1 megapixel = один миллион (1 000 000) пикселей.

Если в характеристиках DSLR камеры написано, что самый большой размер изображение 5616 на 3744, то получается, что разрешение матрицы фотоаппарата 22 мегапиксель (5616×3744=21026304).

Физический размер матрицы — одна из важнейших характеристик фотоаппарата, который непосредственно влияет на качество изображение. Из названия уже понятно, что речь о геометрических размерах а длина и ширина сенсора измеряется в миллиметрах, в характеристиках некоторых камер размер обозначается как диагональ матрицы в дюймах как 2/3″. Величина в дюймах указывается обратная величина, и поэтому при покупке камеры нужно выбрать ту, у которой число после дроби меньше.

Если вы должны выбрать из 2 камер у которых одинаковое число 12 мегапикселей, но у первой матрица 1/2.5″, а у второй 1/1.8″ — лучше взять вторую — размер пикселя будет больше, соответственно, и качество снимков лучше.

Здесь вы можете увидеть таблицу, где приведены соотношение диагонали к геометрическому размеру.

Размер влияет на количество цифрового шума , передаваемого вместе с основным сигналом на матрицу. Чем больше физический размер матрицы, тем больше ее площадь и тем больше света на нее попадает, в результате чего полезный сигнал матрицы будет сильнее и соотношение сигнал / шум будет лучше. Это позволяет получать качественную картинку с естественными цветами.

В последние годы для указывания размера сенсора используют ещё и коэффициент кроп-фактор (crop factor) , который показывает во сколько раз сенсор фотоаппарата меньше полного кадра (full frame) ,

Ниже на рисунке можете увидеть и сравнить размеры матриц разных цифровых фотоаппаратов.

Светочувствительность – это свойство светочувствительного материала, то есть пленки или матрицы. Светочувствительность указатель того, как быстро материал «впитывает» свет. По мировым стандартам светочувствительность обозначается ISO .

При съёмке пленочным фотоаппаратом для повышения светочувствительность, используют фотоплёнки с разными ISO , а в цифровом фотоаппарате повышения ISO делается с помощью кнопок или меню. Шкала в основном имеет такой — 100,200,400,800,1600,3200,6400,12800. Чем больше значение ISO, тем больше светочувствительность материала.

Чем выше ISO , тем меньше требуется света для съёмки и способность камеры снимать в условиях с низкой освещенностью повышается. Показатель чувствительности матрицы указывает на то, насколько сильно усиливается сигнал, поступающий от нее. А это значит, что чем выше значение ISO , тем сильнее будет усиливаться сигнал, но вместе с ним будут усиливаться и шумы. Из этого следует, что увлекаться большими значениями не стоит, потому что в этом случае повышается уровень шума, картинка получается очень зернистым, и даже бесполезным.

Высокие значения приходят на помощь в основном ночью или вечером, в тёмных помещениях, в клубах, даже в домашних условиях и при съемке быстродвижущихся объектов, когда нужно снимать с высокой выдержкой. Рекомендуемое значение ISO до 400 единиц.

Типы матриц фотоаппаратов

При выборе камеры, одним из важных факторов является тип матрицы фотоаппарата.

Сегодня мировые гиганты в своих DSLRах используют сенсоры двух типов. Первая – это ПЗС (CCD) , вторая — КМОП (CMOS) .

На сегодняшний технология CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) завоевала более 90% мирового рынка, а технология CCD (Charge-Coupled Device) уже уходит во второй план.

Преимуществ CMOS -технологии, это низкое энергопотребление. CMOS сенсоры содержат в себе аналого-цифровые преобразователи и усилители, что делает низким стоимость конечного продукта.

Преимуществом CCD является низкий уровень шумов, высокая заполняемость пикселов (около 100%) и большой динамический диапазон.

Матрица фотокамеры служит для преобразования попадающего на нее с объектива светового потока в электрические сигналы, которые затем камера и преобразует в снимок. Делается это при помощи фотодатчиков, расположенных на матрице в большом количестве.

Что такое матрица фотоаппарата — это микросхема, состоящая из фотодатчиков, которые реагируют на свет.

Структура самой матрицы является дискретной, то есть состоящей из миллионов элементов (фотоэлементов), преобразующих свет.

Поэтому в характеристиках фотоаппарата как раз и указывается количество элементов матрицы, которое мы знаем как мегапиксели (Мп) . 1 Мп = 1 миллиону элементов.

Именно от самой матрицы и зависит количество мегапикселей фотоаппарата, которое может принимать значение от 0.3 (для дешевых телефонных фотоаппаратов) до 10 и больше мегапикселей у современных фотоаппаратов. Например, 0,3 Мп это в переводе уже 300 тысяч фотоэлементов на поверхности матрицы.

Физический размер
Разрешение (мегапиксели)
Светочувствительность
Отношение сигнал-шум

Внешний вид матрицы

Сама матрица фотоаппарата формирует черно белое изображение, поэтому для получения цветного изображения, элементы матрицы могут покрывать светофильтрами (красный, зеленый, синий). И если сохранять фотографию в формате JPEG и TIFF, то цвета пикселей фотоаппарат вычисляет сам, а при использовании формата RAW пиксели будут окрашены в один из трех цветов, что позволит обработать такой снимок на компьютере без потери качества.

Физический размер

Еще одной характеристикой матрицы является размер. Обычно размер указывается как дробь в дюймах. Чем больше размер, тем меньше шума будет на фотографии и больше света регистрируется, а значит, больше оттенков получится.

Размер матрицы очень важный параметр всего фотоаппарата.

Разные размеры матрицы

Чувствительность и шумы

В фототехнике применительно к матрицам используется термин «эквивалентная» чувствительность. Происходит это потому, что настоящую чувствительность измеряют различными способами в зависимости от назначения матрицы, а применяя усиление сигнала и цифровую обработку, можно сильно изменить чувствительность в больших пределах.

Светочувствительность любого фотоматериала показывает способность этого материала преобразовывать электромагнитное воздействие света в электрический сигнал. То есть, сколько нужно света, что бы получить нормальный уровень электрического сигнала на выходе.

Размер и количество пикселей

Размер матрицы и ее разрядность в мегапикселях связаны между собой такой зависимостью: чем меньше размер, тем должно быть и меньше мегапикселей. Иначе из-за близкого размещения фотоэлементов возникает эффект дифракции и может получиться эффект замыливания на фотографиях, то есть пропадет четкость на снимке.

Еще размер матрицы и ее разрешение определяют размер пикселя и соответственно динамический диапазон, который показывает возможность фотокамеры отличить самые темные оттенки от самых светлых и передать их на снимке.

Так же чем больше размер пикселя, тем больше отношение сигнал-шум ведь больший по размерам пиксель может собрать больше света и увеличивается уровень сигнала. Поэтому при одинаковом размере матрицы меньшее количество мегапикселей может быть даже полезнее для качества фотографии.

Чем больше физический размер пикселя (англ. pixel — picture element), тем больше он сможет собрать падающего на него света и тем больше будет соотношение сигнал-шум при заданной чувствительности. Можно и по-другому сказать: при заданном соотношении сигнал-шум будет выше чувствительность. Это означает, что можно увеличивать значение чувствительности при настройке экспозиции без боязни получить шумы на фотографии. Разумеется шумы появятся, только значение ISO, при котором это произойдет, будет разным для разных фотокамер. Поэтому зеркалки со своими большими матрицами по этим показателям сильно опережают компакты.

Размер пикселя зависит от физического размера матрицы и её разрешения. Размер пикселя влияет на фотографическую широту. Дополнительно о .

Матрица на плате

Разрешение

Разрешение матрицы зависит от количества используемых пикселей для формирования изображения. Объектив формирует поток света, а матрица разделяет его на пиксели. Но оптика объектива также имеет свое разрешение. И если разрешение объектива не достаточное, и он передает две светящиеся точки с разделением черной точкой как одну светящуюся, то точного разрешения фотоаппарата, которое зависит от значения Мп, можно и не заметить.

Поэтому результирующее разрешение фотокамеры зависит и от разрешения матрицы и от разрешения объектива, измеряемое в количестве линий на миллиметр.

И максимальным это разрешение будет, когда разрешение объектива соответствует разрешению матрицы. Разрешение цифровых матриц зависит от размера пикселя, который может быть от 0,002 мм до 0,008 мм (2-8 мкм). Сегодня количество мегапикселей на фотосенсоре может дистигать значения 30 Мп.

Структура матрицы

Отношение сторон матрицы

В современных фотоаппаратах применяются матрицы с форматами 4:3, 3:2, 16:9. В любительских цифровых фотоаппаратах обычно используется формат 4:3. В зеркальных цифровых фотоаппаратах обычно применяют матрицы формата 3:2, если специально не оговорено применение формата 4:3. Формат 16:9 редко используется.

Тип матрицы

Раньше в основном использовались фотосенсоры на основе ПЗС (прибор зарядовой связи, по-английски CCD — Charge-Coupled Device). Эти матрицы состоят из светочувствительных светодиодов и используют технологию приборов с зарядовой связью (ПЗС). Успешно применяется и в наше время.

Но в 1993 году была реализована технология Activ Pixel Sensors. Её развитие привело к внедрению в 2008 году КМОП-матрицы (комплиментарный металл-оксид-полупроводник, по-английски CMOS — Complementary-symmetry/Metal-Oxide Semiconductor). При этой технологии возможна выборка отдельных пикселей, как в обычной памяти, а каждый пиксель снабжен усилителем. Так же матрицы на этой технологии могут иметь и автоматическую систему настройки времени экспонирования для каждого пикселя. Это позволяет увеличить фотографическую широту.

Фирма Panasonic создала свою матрицу Live-MOS-матрицу . Она работает на МОП технологии. Применяя такую матрицу можно получить живое изображение без перегрева и увеличения шумов.

Неисправности, которые приходят сами по себе (типовые неисправности компактных камер

В предыдущей статье мы уже рассматривали неисправности, в которых виноват конструктор фотоаппарата. Как бы пользователь не берег камеру, неисправность всё же приходит.

Время идет и некоторые фотоаппараты из прошлого обзора уже не попадают в ремонт (не осталось у населения или настолько устарели, что их не ремонтируют). На полках в сервисных центрах появились новые завсегдатаи.

Что ж тенденции таковы, что современный фотоаппарат становится дешевле и работает меньше. «Косяков» в производстве всё больше и больше. Некоторые фотоаппараты поражают обилием одновременно встречающихся поломок, и все они происходят не по вине пользователя.

Рейтинг возглавляет фотоаппарат Olympus FE340, он же Olympus C560, Olympus X855.

Шлейф затвора Olympus FE340, переломан.

Три дефекта.

Перелом шлейфа объектива (упоминали в прошлой статье, неверно уложили шлейф на заводе). К слову этим же дефектом страдает еще ряд моделей: Olympus FE330, Olympus mju840, Olympus mju820 и некоторые другие.
Перелом шлейфа затвора. Шлейф длиннее на 2мм, чем нужно, и механизм его ломает. Этот дефект преследует фотоаппараты Olympus FE46, Olympus FE47, Pentax M50, M60, L50.
Брак матрицы — совершенно новый дефект. Проявился сравнительно недавно, но имеет массовый характер. На изображении появляются вертикальные потеки, искажаются цвета или изображение пропадает полностью. Причем последнее может быть вызвано и дефектом шлейфа затвора. Виноват производитель матриц Panasonic, нами выявлено уже около 5 моделей матриц, которые с трудом доживают до сегодняшних дней. Моделей матриц пять, а моделей фотоаппаратов более 3х десятков.

В связи с последним дефектом ремонт и диагностика данной модели затруднен, иногда приходится устранить последовательно две первых неисправности, чтобы понять, что уже вышла из строя матрица. Её замена заметно дороже, чем замена шлейфов.

Сразу за Olympus FE340 следует Olympus SP-560. Снова три дефекта, никак не связанные между собой.

Раньше всего проявился дефект пьезо-стабилизатора матрицы. Матрицу по горизонтали и вертикали перемещают т.н. пьезоактуаторы (хрупкие кристаллы, генерирующие ультразвуковую волну, которая и перемещает матрицу). Кристаллы раскалываются, система перестает работать должным образом, фотоаппарат говорит «ошибка зума», «lens error». Его братья по конструкции (Olympus SP550, SP565, SP570, SP590) аналогично страдают от данного дефекта.
Выход из строя матрицы. Еще бы, матрица там стоит такая же, как и на FE-340. Обидно, что с неисправностью №1 диагностировать неисправность №2 невозможно.
Крышка отсека батарей раскалывается пополам ровно в том месте, где инженеры решили сэкономить на металлической пластине.

Вот такая трещина рассекает крышку отсека батарей у фотоаппарата Olympus SP-560.

Olympus mju840, три дефекта:

Шлейф объектива передавливается рамкой дисплея (где-то мы это слышали…)
Отлетает кронштейн рамки стабилизатора
Дефектная матрица (да, да, такая-же как и на первых двух аппаратах)

Анализируя нашу базу данных по учету ремонта, можно видеть забавную картину: самый популярный аппарат в ремонте – как раз Olympus FE-340. 52 попадания в ремонт за один год. Следом за ним – Olympus mju700, с 51 заходом.

Далее в нашем обзоре «свежачки»: фотоаппараты новые, дефекты свежие.

Nikon S3100, Nikon S4100, Nikon S4150, Nikon S2600 и некоторые другие, которым достался один и тот же объектив. О чем думали те, кто его проектировал – неизвестно.

Объектив крайне компактен, но диапазон трансфокации («зума») – 5 раз. Устроен он как матрешка. Много баррелей — и все двигаются поступательно. Много точек трения — и при попадании пыли проворачивать кольца мотору становится всё тяжелее и тяжелее. Объектив другой конструкции в такой ситуации просто заклинит, тут же последствия хуже. В данном объективе зубчатый венец зачем-то сделан из крайне мягкой пластмассы, при возрастании нагрузки срезаются два зубца. В результате объектив уже не может выйти на рабочее положение, громко стрекочет, тубусы дергаются в положении 1 см от сложенного состояния. Если в момент включения потянуть за объектив, фотоаппарат нормально заработает до следующего выключения.

Дефектное кольцо объектива Nikon S3100. Хорошо видно два отсутствующих зубца.

В итоге вместо чистки – замена внешнего кольца или объектива целиком. Установка нового кольца прилично удорожает ремонт, а установка нового объектива и вовсе нецелесообразна, стоимость ремонта будет составлять более 50% стоимости нового фотоаппарата.

Печально то, что к такому развитию событий приводит вполне рядовая эксплуатация — просто немного пыли при съемке на улице.

Canon A3200, A3300.

Новые аппараты доступной ценовой категории, с прекрасными потребительскими качествами. Но и тут экономия «на спичках» привела к обширным отказам данных камер.

В редукторе этого объектива использовано меньше шестерней, чем обычно (всего 3 штуки, вместо 4-5). При этом коэффициент передачи необходимо было оставить прежним, для чего у одной шестерни сделали очень маленький радиус с малым количеством зубьев. Нагрузка возросла, и это стало самым хрупким местом в фотоаппарате. Достаточно придержать объектив рукой в момент его выдвижения, и шестерня начинает проскакивать (держать объектив не обязательно – пыль и песок сделают это за вас). На второй-третий раз зубья уже слизываются напрочь. Объектив уже не может выйти на рабочее положение, громко стрекочет, тубусы дергаются.

Милая, и пока целая пара шестерен для объективов Canon A3200, A3300

Canon A1000, Canon A1100, Canon A3000 и некоторые другие.

Неисправность снова связана со шлейфом. Фотоаппарат делает засвеченные снимки, снимки в полоску, через минуту возникает ошибка E32 даже в режиме просмотра.

Причина – шлейф затвора/стабилизатора, который со временем теряет эластичность, и попадает между подвижными частями объектива, пережимается и разрывается. Неисправность пока не массовая, но с течением времени с данной проблемой ожидается большое количество фотоаппаратов не только старых (А1000), но и сравнительно «свежих» (А3100). Ремонт состоит в замене шлейфа целиком.

Sony h20, h4, h30 – дефект вспышки.

Шлейф вспышки на Sony DSC-h20 в «обнаженном» состоянии. Вроде бы всё нормально..

Со временем у данных фотоаппаратов отказывает встроенная вспышка. Головка с лампой там «отстреливается», с этим и связано появление дефекта. Лампу с аппаратом соединяет шлейф, который имеет склонность переламываться. Усугубляет ситуацию огромные значения тока, проходящего через данный шлейф (десятки ампер!). При появлении малейшей трещинки на шлейфе слегка возрастает сопротивление этого участка цепи, ток разряда лампы разогревает участок повышенного сопротивления, трещинка оплавляется, сопротивление еще возрастает… Так продолжается пока трещинка не обгорает совсем и полностью прерывает контакт.

А вот и трещинка. Всё как надо, обгоревшая, контакт полностью отсутствует.

Ремонт – замена шлейфа на новый, или восстановление участка цепи гибкими проводниками.

Дрожание стабилизатора на тонких фотокамерах Sony.

Дефект встречается на компактных фотоаппаратах Sony с объективом шахтного типа таких как Sony T70, Sony T2, Sony T10, Sony T50 и многих других.

Во время съемки фотоаппарат начинает вибрировать, чем-то напоминая звонящий мобильный. Снимки получаются крайне смазанные даже в солнечный день. Иногда дефект перерастает в ошибку E62:10.

Причина – старение узла стабилизации изображения. Механические параметры узла стабилизации занесены в прошивку аппарата, но чем больше проходит времени, тем больше реальные показатели подвижности узла отличаются от расчетных, и вместо удержания линзы на месте происходят её колебания около центра.

Ремонт заключается в замене узла целиком или в замене некоторых компонентов блока стабилизации.

Неисправность матриц, вторая волна.

Мастера (и пользователи проблемных моделей) еще хорошо помнят массовый брак матриц производителя Sony, тогда страдали в основном 5-и мегапиксельные сенсоры.

Отличная иллюстрация дефекта из бюллетеня Sony. Именно так и проявляется дефект матрицы.

Фотоаппараты Sony T1, Canon A95, Nikon E8700 попадают в ремонт до сих пор.

Изображение на дисплее фотоаппарата принимает фиолетовый оттенок, с вертикальными потеками. На снимке обнаруживаются горизонтальные или радиальные полосы. Иногда неисправность проявляется в сильных помехах на изображении, а иногда изображения и вовсе нет.

Но не успели отойти в прошлое проблемы матриц Sony, как другой производитель, Panasonic «обрадовал» нас огромными сериями дефектных матриц.

Что же происходит с фотосенсором от времени?

Матрица представляет собой полупроводниковый кристалл с массивом светочувствительных элементов, который упакован в керамический корпус с прозрачным окном. Контактные площадки на матрице соединяются с выводами корпуса при помощи тончайших проводников, прихваченных точечной сваркой.

Отрыв токоведущих проводников от кристалла матрицы, фото с увеличением 20х.

Сварка в месте соединения кристалла и «волосинки» и стала причиной выхода из строя такого большого количества матриц. Со временем металлизация на подложке в месте сварки вывода отлетает вместе с проводником. Проявление данного дефекта ускоряют температурные перепады. По нашей статистике чаще всего матрицы «умирают» летом.

Всего нами замечено 4-5 типов дефектных матриц, это матрицы на 7, 8, 12 мегапикселей 2007-2008 года выпуска.

Самая массовая серия MN39670, 8 МП, размер 1/2.5”. Данная матрица стоит в таких крайне популярных аппаратах, как Olympus FE340, Olympus SP-560 и многих других. Полный список моделей можно посмотреть в нашей базе данных. Матрица была перевыпущена в 2008 году, уже без дефекта, и мы имеем возможность менять дефектные матрицы на новые, оригинальные.

12-ти мегапиксельный сенсор MN39690, размером 1/1.7”. Более современная, и очень качественная с точки зрения получения изображения фото, матрица. Стоит в Kodak V1233, Kodak V1253, Kodak Z1285, Nikon S700, Panasonic FX100, Pentax A40, Samsung NV20; К сожалению, новых матриц на рынке практически не осталось. По видимому, в скором времени, ремонт данных аппаратов будет невозможен.

7-и мегапиксельные сенсоры MN39840, MN39843, MN39601. Используются в аппаратах Olympus mju760, mju750, mju780, mju700, Panasonic TZ2, Olympus SP-550. Для этих аппаратов шансов на ремонт практически нет. Данные матрицы самые старые, и даже новые, не использованные матрицы на складах уже неисправны.

Есть также статистика по выходу из строя еще 2-3 типов матриц Panasonic, но они пока не имеют массового характера.

Фотоаппараты Sony W35-W70 любят терять кнопку спуска, слишком тонкий сделали у неё стебелек. Тот же дефект присущий Sony h3, H5. Кроме того на них со временем портится угольный шлейф кнопки спуска, перестает работать «полунажатие».

В фотоаппаратах Canon A610, A620, A630, A640 отказывает вспышка, перестает освещать кадр в автоматических режимах. Причина – неисправный транзистор IGBT, который теряет способность резко отсекать большой ток разряда. Почему транзистор выходит из строя – остается вопросом.

Nikon S200, S210, S220 – шлейф объектива уложен неправильно, переламывается со временем.

Возможно, производители заготовили еще больше неприятных сюрпризов, но будем надеяться что наши с Вами фотоаппараты прослужат долго.

_{При копировании статьи индексируемая ссылка на первоисточник обязательна: photo-parts. com.ua}

Модель проекционной камеры

| Imatest

Текущая документация
Просмотр предыдущей документации
Просмотреть устаревшую документацию
Все версии документации

Установка в текущем выпуске

Проективная модель камеры описывает математику преобразования мировой точки в точку изображения. Это делается, принимая модель камеры с точечным отверстием. В сочетании с моделью искажения, которая характеризует отклонение от модели обскуры, этим методом можно моделировать большинство камер*. 9j\left(\mathbf{X}_{i}\right)\)

Существуют три компонента для применения модели проективного преобразования: внешние характеристики, модель камеры с точечным отверстием и искажение точек для учета Разница между встроенной камерой и моделью с обскурой.

Проекция трехмерных точек в модели камеры-обскуры.

Изображение спроецированных точек.

Внутренние свойства камеры описывают свойства модели камеры-обскуры, которые связывают мировые координаты камеры относительно камеры с координатами изображения. В модели точечного отверстия лучи проходят по прямой линии от объекта сцены через точечное отверстие в фокальную плоскость. Это геометрия подобных треугольников, связывающих мировые координаты с координатами изображения. В математической модели для этого используются 5 параметров: фокусное расстояние в направлениях x и y, основная точка в направлениях x и y и перекос между направлениями x и y.

Параметры

Фокусное расстояние

В пинхоле, модель, фокусное расстояние, $f$ — расстояние от пинхола до фокальной плоскости по оптической оси. Системы с большим фокусным расстоянием будут иметь большее увеличение в более узком поле зрения (FOV), тогда как меньшие фокусные расстояния будут иметь больший охват.

Можно иметь разное фокусное расстояние в каждом направлении фокальной плоскости. В этом случае фокусное расстояние по оси $y$ изменяется на $\alpha$.

$f_y=\alpha\cdot f$

Для настоящей камеры-обскуры $f_x=f_y$ ($\alpha=1$), однако на практике они могут быть связаны с факторами, включая производственные дефекты , искажение объектива и изображения, полученные с помощью сканирующей системы. Интерпретация неравных фокусных расстояний заключается в том, что эффективная форма пикселя не является квадратной.

Основная точка

Точка $(pp_x, pp_y)$ — это основная точка, представляющая собой пиксельную координату пересечения оптической оси с фокальной плоскостью. Функция сдвига наклона-сдвига перемещает фокальную плоскость (и основную точку) относительно оптической оси.

Перекос

Коэффициент перекоса $s$ вводит сдвиговое преобразование изображения. Это 0 для многих камер. Случаи, когда он отличен от нуля, включают съемку изображения (введение гомографии) и несинхронизацию процесса выборки пикселей из устройства захвата кадров. Ненулевой наклон означает, что оси x и y камеры не перпендикулярны друг другу.

Внутренняя матрица

Внутренняя матрица $\mathbf{K}$ представляет собой матрицу верхнего треугольника, которая преобразует мировую координату относительно камеры в однородную координату изображения. Существуют две общие и эквивалентные формы внутренней матрицы:

$\mathbf{K}=\begin{bmatrix} f & s & pp_x \\ 0 & f\cdot\alpha & pp_y \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$

$\ mathbf{K}=\begin{bmatrix} f_x & s & pp_x \\ 0 & f_y & pp_y \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$

Многие камеры могут быть представлены более простой внутренней матрицей. Если перекос равен 0:

$\mathbf{K}=\begin{bmatrix} f_x & 0 & pp_x \\ 0 & f_y & pp_y \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$

Если перекос равен 0 и $\alpha=1$: 9\top\) будет точкой относительно камеры. Предположим, что

$\begin{bmatrix}x\\y\\w\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} f & 0 & pp_x \\ 0 & f & pp_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}$

$\begin{bmatrix}x\\y\\w\end{bmatrix}=\begin{bmatrix } f \cdot X + pp_x \cdot Z \\ f \cdot Y + pp_y \cdot Z\\Z\end{bmatrix}$

После преобразования в неоднородные координаты

$\begin{bmatrix}x’\ \y’\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \displaystyle\frac{f \cdot X + pp_x \cdot Z}{Z} \\ \displaystyle\frac{f \cdot Y + pp_y \cdot Z}{ Z}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} f \cdot \displaystyle\frac{X}{Z} + pp_x \\ f \cdot \displaystyle\frac{Y}{Z} + pp_y\end{bmatrix} $

Проверка этого результата показывает, что расстояние от оптической оси (главной точки) пропорционально отношению расстояния точек мира от оптической оси к расстоянию до камеры. Это означает, что точка, которая находится в два раза дальше от оптической оси и в два раза дальше от камеры, будет отображаться в одну и ту же точку изображения. С одной камеры лучшая реконструкция точки, которую можно сделать, состоит в том, что точка лежит где-то на линии.

Единицы

Все эти значения рассчитываются в единицах количества пикселей. Шаг пикселя, $p$, используется для преобразования количества пикселей в физические единицы. Например: 9{-1}=\displaystyle\frac{1}{f}\begin{bmatrix} 1 & 0 & -pp_x \\ 0 & 1 & -pp_y \\ 0 & 0 & f\end{bmatrix}\)

Модель искажения камеры описывает отклонение физической камеры от модели проективной камеры. Он преобразует неискаженные точки 2D-изображения в искаженные точки 2D-изображения (те, которые находятся за пределами камеры). Модель обратного искажения преобразует искаженные точки изображения в неискаженные.

Внешний вид камеры описывает положение и ориентацию камеры в мире. Существует два способа описания преобразования координат между мировыми и относительными координатами камеры: преобразование точки и преобразование осей (поза). Они оба имеют одинаковую форму матрицы вращения/перемещения и являются обратными друг другу.

Центр камеры соответствует расположению входного зрачка камеры. В панорамной фотографии это часто называют точкой отсутствия параллакса. Камеры с большим полем зрения (например, камеры типа «рыбий глаз») будут иметь разное расположение входного зрачка при разных углах поля зрения. Для этих камер используется осевое расположение входного зрачка.

Преобразование точки

Описание преобразования точки преобразует точку мира в точку относительно камеры. Его матрица вращения/перемещения непосредственно умножается на внутреннюю матрицу, чтобы сформировать матрицу камеры. 9\top\mathbf{t}\).

Преобразование осей

Преобразование осей также известно как поза. Поза камеры (внешние признаки) описывает относительное положение и ориентацию камеры. Обратная матрица поворота/перемещения позы умножается справа на матрицу внутренних свойств, чтобы сформировать матрицу камеры. {-1}\begin {bmatrix}X\\Y\\Z\\1\end{bmatrix}\) 9{\top}\mathbf{t}\\&&&\end{массив}\right]\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\\1\end{bmatrix}\)

В обозначении позы камеры центр камеры расположен в $\mathbf{t}$.

Матрица камеры, $\mathbf{P}$, представляет собой комбинацию внутренней матрицы камеры и точечного преобразования.

$\mathbf{P}=\left[\begin{array}{ccc}&&\\&\mathbf{K}&\\&&\end{array}\right]\left[\begin{array} {ccc|c}&&&\\&\mathbf{R}&&\mathbf{t}\\&&&\end{массив}\right]$

Матрица камеры преобразует точки мира в однородные координаты изображения.

Мировые точки в точки изображения

Преобразование мировой координаты в относительную координату камеры путем умножения на преобразование мировой точки в точку изображения. Это преобразование является обратным позе.
Применение внутренней матрицы камеры к координате камеры для получения однородной координаты изображения.
Преобразование однородной координаты изображения в неоднородную координату.
Примените модель искажения, чтобы определить положение изображения точки мира в фокальной плоскости.

Обозначение преобразования точек

$\begin{bmatrix}x\\y\\w\end{bmatrix}=\underbrace{\left[\begin{array}{ccc}&&\\&\mathbf{K} &\\&&\end{массив}\right]}_{\mathrm{intrinics}}\underbrace{\left[\begin{array}{ccc|c}&&&\\&\mathbf{R}&&\mathbf{ t}\\&&&\end{массив}\right]}_{\mathrm{inverse\ pose}}\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\\1\end{bmatrix}$ 9{\ top} \ mathbf {t} \\ & & & \ end {массив} \ right]} _ {\ mathrm {inverse \ pose}} \ begin {bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \ end {bmatrix }\)

$\begin{bmatrix}x’\\y’\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\mathrm{distort}_{x}\!\!\left(\displaystyle\frac{ x}{w}\right) \\\mathrm{distort}_{y}\!\!\left(\displaystyle\frac{y}{w}\right)\end{bmatrix}$

Точки изображения в линии

Примените модель обратного искажения, чтобы не искажать точки изображения. Это помещает их в геометрию камеры-обскуры.
Преобразовать координату изображения в однородную координату с весом $w$. Можно использовать любое действительное, ненулевое $w$, однако два общих значения — это 1 или расстояние от центра камеры до мировой точки.
Умножьте координату однородного изображения на обратную внутреннюю матрицу камеры. Этот вектор является вектором направления линии между точкой и центром камеры в координатах относительно камеры.
Примените вращение положения камеры (обратное матрице преобразования точки) к вектору направления. Отдельно вычислите центр камеры, чтобы сформировать точку на 3D-линии. 9\top\right|\right|\) — расстояние от центра камеры (расположение входного зрачка) до мировой точки.
Калибровка камеры. Геометрия камеры и модель обскуры | by Aerin Kim
Геометрия камеры и модель обскуры
Калибровка камеры или резекция камеры оценивает параметры модели камеры обскуры по данной фотографии. Обычно параметры камеры-обскуры представляются в виде матрицы 3 × 4, называемой матрицей камеры. Мы используем эти параметры для оценить реальный размер объекта или определить местоположение камеры в мире .
Прежде чем мы поговорим о калибровке камеры, сначала вам нужно понять, как работает камера-обскура.
Зачем мне знать о камере-обскуре?
Потому что это суть работы любой камеры. Модель камеры-обскуры объясняет взаимосвязь между точкой в мире и проекцией на плоскость изображения (датчиком изображения).
Как мы проецируем точки мира на датчик камеры?
Если мы используем широко открытый датчик камеры, мы получим размытые изображения, потому что датчик изображения собирает световые лучи из нескольких точек на объекте в одном и том же месте на датчике.
Решение этой проблемы заключается в установке барьера перед датчиком изображения с крошечным отверстием.
Барьер пропускает через отверстие только ограниченное количество световых лучей и снижает размытость изображения.
https://en.wikipedia.org/wiki/Depth_of_field
[Пример] Реальное изображение с разными размерами апертуры
https://en. wikipedia.org/wiki/Depth_of_field#Effect_of_lens_aperture
модель камеры-обскуры
1. Фокусное расстояние : расстояние между отверстием и плоскостью изображения
Влияет на размер проецируемого изображения . Влияет на камеру фокус при использовании объективов.
2. Центр камеры: Координаты центра обскуры .
https://en.wikipedia.org/wiki/Pinhole_camera_model
Модель камеры-обскуры очень проста. Зная фокусное расстояние и центр камеры, мы можем математически рассчитать место, где луч света, отраженный от объекта, попадет на плоскость изображения.
Фокусное расстояние и центр камеры — внутренние параметры камеры , K . ( K является отраслевым стандартом для выражения внутренней матрицы.)
Внутренние параметры
(также известные как матрица камеры.)
внутренние параметры, K .
(C x, Cy) : центр камеры в пикселях.
( fx , fy ): Фокусное расстояние в пикселях.
FX = F / PX
FY = F / PY
F : фокусное расстояние в мировых единицах (например, миллиметрах.)0006 Pixel Skew
(P x , P y ) : Размер пикселя в мировых единицах.
s : Коэффициент перекоса, который отличен от нуля, если оси изображения не перпендикулярны.
s = fx tan( α)
Зачем нам это?
Для того, чтобы спроецировать точку в мировом кадре на плоскость изображения камеры!
Что делать?
(Если мы говорим о беспилотных автомобилях) Для локализации беспилотных автомобилей!
Свет (отраженный от объекта) проходит из мира через апертуру камеры (отверстие) на поверхность сенсора. Проекция на поверхность сенсора через апертуру приводит к перевернутому изображению. Чтобы избежать путаницы с переворачиванием, мы определяем плоскость виртуального изображения (желтая плоскость) перед центром камеры.
Диаграмма из упрощенной проекции модели камеры
```
 # Мировая система координат 
  Oмир = [Xw, Yw, Zw]  # Система координат камеры 
  Ocamera = [Xc, Yc, Zc]  # Система координат пикселей 
  Oimage = [u,v]  
```
Мы определяем матрицу вращения 3 на 3 ( R ) и трансляцию 3 на 1 вектор ( t ) для моделирования ЛЮБОГО преобразования между одной мировой системой координат и другой.
Теперь мы можем сформулировать задачу проекции (Мировые координаты → Координаты изображения) как
1. Мировые координаты → Координаты камеры
2. Координаты камеры → Координата изображения
```
  Oworld [Xw,Yw,Zw]  →  Oimage [u,v]  
```
Как? с помощью линейной алгебры!
```
  1.  Мировые координаты  → Координаты камеры  Ocamera = [R|t] * Oworld  2. Координаты камеры →  Координата изображения   Oimage = K * Ocamera  Напомните мне, что было  K  (внутренний параметр камеры) ? 
```
внутренние параметры, K: f для фокусного расстояния, c для центра камеры, которые являются специфическими параметрами камеры
Оба шага 1 и 2 представляют собой просто умножение матриц. Поэтому его можно переписать (объединить) как:
```
  Oimage = P * Oworld = K[R|t] * Oworld   Пусть P = K[R|t] 
 P  как проекция 
```
Подождите, K — (3,3) матрица. [R|t] равно (3,4). (| означает, что вы объединяете матрицу R с вектором t .) Oworld [Xw,Yw,Zw] равно (3,1).
Тогда нельзя умножать K[R|t] (3,4) на Oworld [Xw,Yw,Zw] (3,1) !
😎 Мы можем решить эту проблему, добавив единицу в конце вектора Oworld [Xw,Yw,Zw,1], называемого однородной координатой (или проективной координатой) .
Если вы хотите дополнительно преобразовать координаты изображения в координаты пикселей: Разделите x и y на z, чтобы получить однородные координаты в плоскости изображения.
```
  [x, y, z] -> [u, v, 1] = 1/z * [x, y, z]  
```
Вот оно. Это ядро. Этот простой принцип проецирования будет использоваться в каждом алгоритме визуального восприятия 3D, от обнаружения объекта до реконструкции 3D-сцены.
В реальной жизни будут более сложные сценарии, например. неквадратные пиксели, перекос доступа к камере, дисторсия, неединичное соотношение сторон и т. д. Однако изменяют только матрицу камеры K , а уравнения останутся прежними.
Несколько замечаний:
a) Матрица вращения ( R ) и вектор перемещения ( t ) называются внешними параметрами камеры, 9 .
Вектор перевода t можно интерпретировать как положение начала координат в координатах камеры , а столбцы матрицы вращения R представляют направления мировых осей в координатах камеры . Это может быть немного запутанным для интерпретации, потому что мы привыкли думать в терминах мировых координат.
b) Обычно для восприятия в беспилотных транспортных средствах используется несколько датчиков (например, камера, лидар, радар и т. д.). Каждый датчик имеет собственные внешние параметры, определяющие преобразование кадра датчика в кадр автомобиля.
c) Координата изображения (плоскость виртуального изображения) [u, v] начинается с верхнего левого угла плоскости виртуального изображения. Вот почему мы подгоняем расположение пикселей к системе координат изображения.
Взгляните на функцию project_ego_to_image . Он вызывает две функции подряд, сначала project_ego_to_cam , затем project_cam_to_image , так же, как мы преобразовали мировую координату в координату изображения, разбив ее на 2 шага: Мировые координаты → Координаты камеры, затем Координаты камеры → Координата изображения .
cart2hom преобразует декартовы координаты в гомогенные координаты.
Приведенный выше фрагмент кода взят из argoverse-api.
Home
Общедоступные наборы данных для исследования беспилотных автомобилей редко содержат подробные картографические данные, хотя подробные карты…
www.argoverse.org
В приведенном ниже блокноте jupyter вы можете увидеть, как ручной расчет (проекция облака точек из мира на плоскость изображения) совпадает с результатом argoverse API.
Код: https://github.com/aerinkim/TowardsDataScience/blob/master/Camera%20Calibration%20Argoverse.ipynb
Внешняя матрица камеры с примером на Python | by Neeraj Krishna
Часть 2 обширной серии руководств по формированию изображений и калибровке камеры в Python
В предыдущей статье я представил идею формирования изображения камерой и кратко обсудил внешние и внутренние особенности камеры.
В этой статье мы подробно рассмотрим внешние особенности камеры, также называемые позой камеры, и закрепим наше понимание практическим примером на Python.
Камера может быть расположена в любой точке мира и направлена в любом направлении. Мы хотим видеть объекты в мире с точки зрения камеры, и это преобразование из мировой системы координат в систему координат камеры называется внешними параметрами камеры или позой камеры.
Система координат Word против системы координат камеры
Итак, как мы можем найти позу камеры? Как только мы выясним, как трансформируется камера, мы сможем найти изменение базисного преобразования из мировой системы координат в систему координат камеры. Мы подробно рассмотрим эту идею.
В частности, нам нужно знать, как камера ориентирована и где она расположена в мировом пространстве, и есть два преобразования, которые нам помогут:
- Преобразование вращения, которое помогает сориентировать камеру.
- Преобразование перевода, помогающее перемещать камеру.
Рассмотрим подробно каждый из них.
Изменение координат поворотом
Рассмотрим преобразование, которое поворачивает точку на угол. Давайте возьмем простой пример в ℝ², где мы поворачиваем точку 𝑃 на угол 𝜃 в плоскости XY вокруг начала координат, чтобы получить точку 𝑃′, как показано на рисунке ниже: преобразование вращения
.
Координаты 𝑃 равны (𝑥,𝑦), а координаты 𝑃′ равны (𝑥′,𝑦′). Нам нужно найти (𝑥′,𝑦′).
```
 Из рисунка 
 sinα = y/r , cosα = x/r − [1] 
 ⟹ xsinα = ycosα − [2] 
 также x′ = rcos(θ+α) 
 ⟹ x′ = (x /cosα) ∗ cos(θ+α) (из [1]) 
 но, cos(θ+α) = cosθcosα − sinθsinα 
 ⟹ x′ = (x/cosα) ∗ (cosθcosα − sinθsinα) 
 ⟹ x′ = xcosθ − xsinα ∗ (sinθ / cosα) 
 ⟹ x′ = xcosθ − ycosα ∗ (sinθ / cosα) (из [2]) 
 ⟹ x′ = xcosθ − ysinθАналогично, 
 y′ = rsin(θ+α) 
 ⟹ y′ = (y/sinα) ∗ sin(θ+α) (из [1]) 
, но sin(θ+α) = sinθcosα + cosθsinα 
 ⟹ y′ = (y/sinα) ∗ (sinθcosα + cosθsinα) 
 ⟹ y′ = ycosθ + ycosα ∗ (sinθ / sinα) 
 ⟹ y′ = ycosθ + xsinα ∗ (sinθ / sinα) (из [2]) 
 ⟹ y′ = ycosθ + xsinθ 
 ⟹ y′ = xsinθ + ycosθ Следовательно, мы имеем, 
 x′ = xcosθ − ysinθ 
 y′ = xsinθ + ycosθ 
```
Вращение является линейной операцией, и приведенные выше уравнения могут быть представлены в виде уравнения умножение матриц:
координаты повернутой точки 𝑃′
Эта операция является линейным преобразованием. Здесь мы трансформируем точки, сохраняя оси или основание фиксированными.
Расширение до R3
Мы можем легко расширить преобразование вращения до 𝐑³. Матрицы преобразования для вращения в 𝐑³ вокруг стандартной оси X, оси Y и оси Z следующие:
Вращение вокруг оси ZВращение вокруг оси XВращение вокруг оси Y
Внутреннее вращение против внешнего вращения
Вышеупомянутое трансформации выполняют вращение вокруг стандартных осей. Оси будут зафиксированы в любое время. Это называется внешней ротацией. Существует еще один тип вращения, называемый внутренним вращением, когда мы вращаем объект вокруг его относительных осей на каждом шаге, как показано ниже:0006 Внутреннее вращение. Euler2.gif: Работа с производными Хуансемпера: Xavax, CC BY-SA 3.0 , через Wikimedia Commons
Внутреннее вращение трудно выполнить с помощью евклидовой алгебры, и мы придерживаться внешней ротации.
Изменение базиса вращением
Целью преобразования изменения базиса является нахождение координат точки относительно нового базиса. Точка будет исправлена.
В приведенном ниже примере оси 𝑋𝑌 были повернуты на угол 𝜃, чтобы получить 𝑋′𝑌′. Учитывая координаты точки 𝑃 относительно старого базиса 𝑋𝑌, наша цель — найти координаты 𝑃 относительно нового базиса 𝑋′𝑌′.
Вращение осей XY
Координаты точки 𝑃 относительно 𝑋𝑌 равны (𝑥, 𝑦), а относительно 𝑋′𝑌′ равны (𝑥′, 𝑦′). Наша цель — найти (𝑥′, 𝑦′).
```
 Из рисунка 
 sinα = y′/r , cosα = x′/r − [1] 
 ⟹ x′sinα = y′cosα − [2] 
 также x = rcos(θ+α) 
 ⟹ x = (x′/cosα) ∗ cos(θ+α) (из [1]) 
 но, cos(θ+α) = cosθcosα − sinθsinα 
 ⟹ x = (x′/cosα) ∗ (cosθcosα − sinθsinα) 
 ⟹ x = x′cosθ − xsinα ∗ (sinθ / cosα) 
 ⟹ x = x′cosθ − y′cosα ∗ (sinθ / cosα) (из [2]) 
 ⟹ x = x′cosθ − y′sinθАналогично, 
 y = rsin(θ+α) 
 ⟹ y = (y′/sinα) ∗ sin(θ+α) (из [1]) 
 но, sin(θ +α) = sinθcosα + cosθsinα 
 ⟹ y = (y′/sinα) ∗ (sinθcosα + cosθsinα) 
 ⟹ y = y′cosθ + y′cosα ∗ (sinθ / sinα) 
 ⟹ y = y′cosθ + x′ sinα ∗ (sinθ / sinα) (из [2]) 
 ⟹ y = y′cosθ + x′sinθ 
 ⟹ y = x′sinθ + y′cosθ Отсюда имеем 
 x = x′cosθ − y′sinθ 
 y = x′sinθ + y′cosθ 
```
Приведенные выше уравнения могут быть представлены в матричной форме как:
Наша цель — найти (𝑥′,𝑦′). Итак, мы перемещаем матрицу на другую сторону, принимая ее обратную:
Преобразование с заменой базиса
Очень важно, чтобы вы понимали эту разницу между линейным преобразованием и преобразованием со сменой базиса.
Далее мы увидим, как связаны оба этих преобразования.
Связь между линейным преобразованием и изменением базиса
Если вы заметили, изменение базисной матрицы является обратной матрицей линейного преобразования. Это означает, что если мы знаем матрицу преобразования камеры — матрицу, отвечающую за вращение и перемещение камеры в мире, мы можем взять ее обратную, чтобы получить изменение базовой матрицы, которая может помочь нам найти координаты точек относительно камеры. .
Изменение координат путем перемещения
Идея перемещения проста — задана точка 𝑃, мы перемещаем ее на смещение, чтобы получить точку 𝑃′, как показано на рисунке ниже:
Преобразование перемещения
Здесь мы перемещаем точку 𝑃 с координатами (𝑥, 𝑦) на смещение (−𝑎, 𝑏), чтобы получить точку 𝑃′ с координатами (𝑥′, 𝑦′). Наша цель — найти (𝑥′, 𝑦′).
```
 из рисунка, 
 x′ = x - a 
 y′ = y + b 
```
Мы не можем выразить приведенные выше уравнения как матричное умножение — по крайней мере, не в их текущем представлении. Хитрость заключается в том, чтобы добавить дополнительное измерение, тогда мы можем выразить перевод как линейное преобразование, например:
Преобразование как линейное преобразование
Координаты, представленные дополнительным измерением, называются однородными координатами.
Чтобы получить евклидовы координаты из однородных координат, мы просто делим на последний элемент следующим образом:
```
 [x, y, 1] ≅ [x/1, y/1] = [x, y] 
```
Как правило, мы выполняем все операции в однородном пространстве, так как с ним легко работать, и, наконец, когда мы закончим, мы конвертируем обратно в евклидово пространство. Мы увидим это более подробно позже.
Изменение базиса путем переноса
Как мы видели ранее, при преобразовании изменения базиса мы трансформируем оси, а не точки. В приведенном ниже примере мы перемещаем оси 𝑋𝑌 на смещение, чтобы получить 𝑋′𝑌′. Наша цель — найти координаты точки 𝑃 относительно новых осей 𝑋′𝑌′.
Перемещение осей XY
Координаты 𝑃 относительно старых осей 𝑋𝑌 равны (𝑥, 𝑦) и относительно новых осей 𝑋′𝑌′ равны (𝑥′,𝑦′). Смещение здесь равно (𝑎, 𝑏).
```
 из рисунка, 
 x′ = x - a 
 y′ = y - b 
```
Опять же, чтобы представить приведенные выше уравнения в виде матричного умножения, мы используем однородные координаты:
Изменение базиса смещением
Даже в смещении линейное преобразование и преобразование изменения базиса обратны друг другу .
Мы рассмотрели вращение и перемещение по отдельности; Однако мы можем выполнить обе эти операции за один раз, используя матричные композиции, как показано ниже:
Вращение + Преобразование перемещения
Здесь 𝑅 — матрица вращения формы (3, 3), а 𝑂 — смещение смещения формы (3, 1). ). Мы можем получить изменение базовой матрицы, взяв обратную матрицу окончательного преобразования. Это изменение базовой матрицы формы (4, 4) называется внешней матрицей камеры и обозначается 𝐸.
Используя 𝐸, мы можем найти координаты любой точки относительно камеры.
Степени свободы
Внешняя матрица камеры имеет 6 степеней свободы. Три угла поворота и три смещения смещения по осям X, Y, Z.
Упрощение матрицы
Мы можем видеть, что последняя строка внешней матрицы камеры состоит только из 0 и 1. Это не добавит значения преобразованию. Его единственная цель — добавить дополнительное измерение — смысл, как мы увидим в приведенном ниже примере мы могли бы просто удалить последнюю строку.
Практический пример в конце похож на десерт после еды — еда неполноценна без десерта!
Настройка
Репозиторий GitHub со всем кодом можно найти здесь.
Вы можете настроить среду, выполнив следующие команды:
```
 # создать виртуальную среду в anaconda 
 conda create -n camera-calibration-python python=3.6 anaconda 
 conda активировать камеру-калибровку-python# клонировать репозиторий и установить зависимости 
 git clone https://github. com/wingedrasengan927/Image-formation-and-camera-dication.git 
 cd Image-formation-and-camera-caulibration 
 pip install -r requirements.txt 
```
Примечание: Это предполагает, что у вас установлена anaconda.
Мы будем использовать две основные библиотеки:
- pytransform3d: Эта библиотека имеет отличные функции для визуализации и преобразования в трехмерном пространстве.
- ipympl: Это меняет правила игры. Это делает график matplotlib интерактивным, позволяя нам выполнять панорамирование, масштабирование и вращение в режиме реального времени в ноутбуке, что очень полезно при работе с 3D-графиками.
Пример Intuition
В этом примере мы сначала создадим матрицы преобразования для вращения и перемещения, объединим их в единую матрицу и используем ее для преобразования камеры. Затем мы создадим базовую матрицу изменения, взяв обратную матрицу преобразования и применив ее к точке и изменив ее координаты из мирового кадра в кадр камеры.
Ниже приведен блокнот для примера, который также можно найти в репозитории.
Разберем пошагово:
- Сначала импортируем необходимые библиотеки. Файл utils.py содержит все необходимые вспомогательные функции. Волшебная команда %matplotlib widget включает бэкэнд ipympl, который позволяет нам играть с графиками.
- Далее мы определяем необходимые параметры, такие как углы, порядок вращения, сдвиг смещения, фокусное расстояние и размер плоскости изображения. Фокусное расстояние и плоскость изображения предназначены только для демонстрационных целей, и мы подробно обсудим их в следующей статье.
- Здесь мы не усложняем и поворачиваем на угол 𝜋/4 относительно стандартной оси Y. Однако мы можем совершать любое количество вращений вокруг любой оси. Просто будьте осторожны с порядком вращения. Наше смещение перевода составляет [0, -8, 0] , что составляет 8 единиц по оси Y -ve.
- Используя эти параметры, мы создаем матрицы преобразования как для вращения, так и для перемещения.
- Затем мы преобразуем камеру, которая изначально находится в начале координат, используя матрицы преобразования, и наносим ее на график. Сюжет интерактивен благодаря ipympl. Попробуйте поиграться с сюжетом и поиграть с разными углами обзора.
- Затем мы создаем изменение базовой матрицы, которая является внешней матрицей камеры, путем обращения матрицы преобразования.
- Наконец, мы берем точку с мировыми координатами [-1/√2, -8, 1/√2] и применяем изменение базисного преобразования, чтобы получить координаты относительно камеры как [0, 0, 1 ] . Это имеет смысл, потому что точка находится прямо над осью Z камеры.
Надеюсь, вам понравилась статья. В следующей статье, которая является третьей частью серии, мы обсудим внутренние функции камеры и посмотрим, как точки проецируются на плоскость изображения камеры. Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях ниже.
1. Введение в компьютерное зрение — Udacity
Все изображения и рисунки в этой статье, если их источник явно не указан в подписи, принадлежат автору.
Калибровка камеры и оценка основной матрицы с помощью RANSAC
Проект 5: Калибровка камеры и оценка основной матрицы с помощью RANSAC
Структура из нескольких представлений изображения. Рисунок Snavely et др.
Логистика
- Шаблон: Project5_CameraCalibration
- Часть 1: Вопросы
  - Вопросы + шаблон: Теперь в репозитории: вопросы/
  - Процесс сдачи: Gradescope в формате PDF. Отправляйте анонимные материалы пожалуйста!
- Часть 2: Код
  - Шаблон записи: В репозитории: запись/
  - Требуемые файлы: code/, writeup/writeup.pdf
  - Процесс передачи: Gradescope в качестве репозитория GitHub. Представлять на рассмотрение анонимные материалы пожалуйста!
Обзор
Цель этого проекта — познакомить вас с геометрией камеры и сцены. Конкретно оценим камеру матрица проекции, которая отображает координаты трехмерного мира в координаты изображения, а также фундаментальная матрица, которая связывает точки в одной сцене с эпиполярными линиями в другой. Матрица проекции камеры и основная матрица каждый из них можно оценить с помощью точечных соответствий. Чтобы оценить проекционную матрицу — внутреннюю и внешнюю калибровка камеры — на входе соответствующие 3d и 2d точки. Чтобы оценить фундаментальную матрицу, вход соответствует 2d точкам на двух изображениях. Вы начнете с оценки проекционной матрицы и фундаментальная матрица для сцены с наземными истинными соответствиями. Затем вы перейдете к оценке фундаментальных матрица с использованием точечных соответствий из SIFT и RANSAC.
Помните эти сложные изображения Епископского дворца Гауди из Проекта 2? С помощью RANSAC найти фундаментальной матрицы с наибольшим количеством вкраплений, мы можем отфильтровать ложные совпадения и добиться почти идеальной точки для сопоставление точек, как показано ниже:
Детали и стартовый код
Этот проект состоит из трех частей:
1. Оценка проекционной матрицы,
2. Оценка фундаментальной матрицы и
3. Надежная оценка фундаментальной матрицы с помощью RANSAC на основе ненадежных совпадений SIFT.
Эти три задачи могут быть реализованы в student.py .
Часть I: Матрица проекции камеры
Учитывая известные соответствия точек 3D и 2D, как мы можем восстановить матрицу проекции, которая преобразуется из трехмерного мира? координаты в координаты 2D-изображения? Напомним, что при использовании однородных координат уравнение перехода из 3D координаты мира в 2D-камеру:
$$\begin{pmatrix}u \\ v \\ 1\end{pmatrix} \cong \begin{pmatrix}su \\ sv \\ s \end{pmatrix}= M \begin{pmatrix}X \\ Y \\ Z \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}m_{11} & m_{12} & m_{13} & m_{14} \\ м_{21} и м_{22} и м_{23} и м_{24} \\ m_{31} & m_{32} & m_{33} & m_{34} \end{pmatrix} \begin{pmatrix}X \\ Y \\ Z \\ 1 \end{pmatrix}$$
Наша задача — найти M. Мы собираемся составить систему линейных уравнений, чтобы найти регрессию по методу наименьших квадратов. решение для этих параметров матрицы камеры с учетом соответствий между точками 3D-мира и точками 2D-изображения. В класса, мы увидели два решения этой проблемы, которые требуют перестановки коэффициентов 3D и 2D точечные доказательства:
$$u = \frac{m_{11}X + m_{12}Y + m_{13}Z + m_{14}}{m_{31}X + m_{32}Y + m_{33}Z + m_ {34}}$$ $$\rightarrow (m_{31}X + m_{32}Y + m_{33}Z + m_{34})u = m_{11}X + m_{12}Y + m_{13}Z + m_{ 14}$$ $$\rightarrow 0 = m_{11}X + m_{12}Y + m_{13}Z + m_{14} — m_{31}uX — m_{32}uY — m_{33}uZ — m_{34 }u$$ $$v = \frac{m_{21}X + m_{22}Y + m_{23}Z + m_{24}}{m_{31}X + m_{32}Y + m_{33}Z + m_ {34}}$$ $$\rightarrow (m_{31}X + m_{32}Y + m_{33}Z + m_{34})v = m_{21}X + m_{22}Y + m_{23}Z + m_{ 24}$$ $$\rightarrow 0 = m_{21}X + m_{22}Y + m_{23}Z + m_{24} — m_{31}vX — m_{32}vY — m_{33}vZ — m_{34 }v$$
С помощью этих перестановок мы можем настроить нашу линейную регрессию, чтобы найти элементы матрицы M. Однако в проективной геометрии матрица M определена только до неизвестного масштаба. Фактически эти уравнения иметь множество различных возможных решений. В случае вырожденного решения M = все нули, что не очень полезно. в нашем контексте.
Мы рассмотрим два способа обойти это:
1. Мы можем исправить масштаб, установив последний элемент $m_{34}$ равным 1, а затем найдя оставшиеся коэффициенты,
2. Мы можем использовать разложение по сингулярным числам для непосредственного решения задачи оптимизации с ограничениями, в которой установлен масштаб: $$\begin{align*} &\min\|Ax \| \\ &s.t ~ \| х \| = 1\конец{выравнивание*}$$
Восстановив вектор значений одним из этих методов, мы должны преобразовать его в предполагаемую камеру. проекционная матрица М.
Чтобы помочь вам проверить M, мы предоставляем оценочный код, который вычисляет общую «остаточную ошибку» между прогнозируемыми Двухмерное местоположение каждой трехмерной точки и фактическое местоположение этой точки на двухмерном изображении. Остаток является евклидовым расстояние в плоскости изображения (квадратный корень из суммы квадратов разностей u и v). Это должно быть очень маленький — порядка пикселя. Мы также предоставляем набор «нормализованных точек» в файлах ./pts2d-norm-pic_a.txt и ./pts3d-norm.txt. Стартовый код загрузит эти 20 соответствующих нормализованных 2D и 3D точки. Если вы решаете для M, используя все точки, вы должны получить матрицу, которая является масштабированным эквивалентом матрицы. следующая матрица:
$$M_{\text{норма}A} = \begin{pmatrix} -0,4583 & 0,2947 & 0,0139 & -0,0040 \\ 0,0509 и 0,0546 и 0,5410 и 0,0524\ -0,1090 и -0,1784 и 0,0443 и -0,5968 \end{pmatrix}$$
Имея эту матрицу, мы можем спроецировать трехмерные точки мира на плоскость нашей камеры. Например, эта матрица примет нормализованная 3D точка и спроецируйте его на 2D-изображение (после преобразования однородной 2D-точки к его неоднородному варианту путем деления на s).
Когда у нас есть точная проекционная матрица M, можно разложить ее на более знакомые и более полезная матрица K внутренних параметров и матрица [R | T] внешних параметров. Для этого проекта мы будем только попросить вас оценить один конкретный внешний параметр: центр камеры в мировых координатах. Определим M как состоит из матрицы 3×3, называемой Q, с 4-м столбцом m_4:
$$M = (Q | m_4 )$$
Центр камеры C можно найти с помощью: 9{-1} м_4$$
Если мы используем приведенные выше нормализованные 3D-точки и M, мы получим центр камеры:
$$C _{\text{норма}A} = $$
Мы также предоставили визуализацию, которая покажет примерное трехмерное расположение камеры относительно нормализованные трехмерные координаты точки.
Часть II. Оценка фундаментальной матрицы
Следующая часть этого проекта состоит в том, чтобы оценить отображение точек на одном изображении в линии на другом с помощью фундаментальная матрица. Это потребует от вас использования тех же методов, что и в части 1. Мы воспользуемся соответствующие местоположения точек перечислены в pts2d-pic_a. txt и pts2d-pic_b.txt. Напомним, что определение фундаментальная матрица:
$$\begin{pmatrix}u’ & v’ & 1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}f_{11} & f_{12} & f_{13} \\ f_{21} и f_{22} и f_{23} \\ f_{31} и f_{32} и f_{33} \end{pmatrix} \begin{pmatrix}u \\ v \\ 1\end{pmatrix} = 0$$
Фундаментальная матрица иногда определяется как транспонирование вышеуказанной матрицы с левым и правым изображением. точки поменялись местами. Обе являются действительными фундаментальными матрицами, но функции визуализации в начальном коде предполагают, что вы используете приведенную выше форму.
Другой способ записи этого матричного уравнения:
$$\begin{pmatrix}u’ & v’ & 1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}f_{11}u + f_{12}v + f_{13} \\ f_{21}u + f_{22}v + f_{23} \\ f_{31}u + f_{32}v + f_{33} \end{pmatrix} = 0$$
Что то же самое, что:
$$\begin{pmatrix}f_{11}uu’ + f_{12}vu’ + f_{13}u’ + f_{21}uv’ + f_{22}vv’ + f_{23}v’ + f_ {31}и + ф_{32}в + ф_{33} \end{pmatrix} = 0$$
Благодаря этому мы можем построить линейную систему для решения с помощью регрессии наименьших квадратов. Для каждой неизвестной переменной мы нужно одно уравнение, чтобы ограничить наше решение. Пара соответствующих точек даст одно уравнение для нашего система. Однако, как и в части I, эта матрица определена только в масштабе, а вырожденное нулевое решение решает эти уравнения. Нам нужно зафиксировать масштаб и решить, используя те же методы, что и в части 1. Это дает нам возможность решить систему с 8-точечными соответствиями (или более, поскольку мы восстанавливаем наилучший метод наименьших квадратов, соответствующий всем точкам).
Оценка F методом наименьших квадратов имеет полный ранг; однако фундаментальная матрица является матрицей ранга 2. Таким образом, мы должен понизить свой ранг. Для этого мы можем разложить F, используя разложение по сингулярным числам, на матрицы U ΣV’ = F. Затем мы можем оценить матрицу ранга 2, установив наименьшее сингулярное значение в Σ равным нулю, таким образом генерируя Σ2. Тогда фундаментальная матрица легко вычисляется как F = U Σ2 V’. Мы можем проверить нашу фундаментальную матрицу оценка путем построения эпиполярных линий с использованием функции построения, предусмотренной в начальном коде.
Часть III: Фундаментальная матрица с RANSAC
Учитывая две фотографии сцены, маловероятно, что наша точка соответствия для выполнения регрессии для фундаментальной матрицы все было бы правильно. Наша следующая задача — использовать RANSAC для надежной оценки фундаментальная матрица из ненадежных точечных соответствий, вычисленная с помощью детектора характерных точек. Мы моделируем шума (поскольку мы используем наземные точки истинности) с помощью двух видов шумовых функций.
Сначала мы просим вас написать функцию позиционного шума. Это примет интервал и добавит некоторое значение (выбирается равномерно случайным образом) из интервала, в основном искажая координаты совпадений на некоторые количество. Это необходимо сделать только для некоторого процента точек, указанных в аргументах функции.
Другие наши функции вносят шум в совпадения, случайным образом меняя местами некоторые подмножества совпадений. Итак, если вы имеют 100 баллов и просят добавить шума до 30%, то 30 баллов следует перетасовать в списке. Обратите внимание, мы хотите переключить точки на изображении A, совпадающие с другими точками на изображении B, а не поменять местами индексы указывает на себя.
Стартовый код использует совпадения с земной истиной (вместе с флагом для выполнения сопоставления характерных точек с ORB). дескриптор) для пары изображений. По желанию, мы возмущаем эти матчи шумом, используя ваши функции, которые вы только что написал. Мы будем использовать эти возможные точечные соответствия и RANSAC, чтобы попытаться найти хорошую фундаментальную матрицу. Мы будем итеративно выбирать случайный набор точечных соответствий (например, 8, 9 или некоторое небольшое количество точек), найдите фундаментальную матрицу, используя функцию, которую вы написали для части II, а затем подсчитайте количество вставок. Вкладыши в этом контексте будут точечными соответствиями, которые «согласуются» с оцененной фундаментальной матрицей. К подсчитайте, сколько внутренних элементов имеет фундаментальная матрица, вам понадобится метрика расстояния, основанная на фундаментальной матрице. матрица. (Подсказка: для точечного соответствия (x’,x) какими свойствами обладает фундаментальная матрица?). Ты сможешь также необходимо выбрать порог между выбросами и выбросами. Результаты будут очень чувствительны к этому порог, поэтому изучите диапазон значений, который устанавливает баланс между разрешением и исключением. Мы также должны принять решение о критериях остановки для RANSAC, например, учитывая тысячи итераций RANSAC. После остановки, вернуть фундаментальную матрицу с наибольшим количеством вкладышей. 98 = 0,39% шанс случайным образом выбрать 8 неверных соответствий при оценке фундаментальной матрицы. Правильная фундаментальная матрица должно иметь больше выбросов, чем выбросов, созданных из ложных совпадений, иначе проблема не разрешима.
Для некоторых реальных изображений оцениваемая фундаментальная матрица может подразумевать невозможную связь между камеры, например, эпиполь в центре одного изображения, когда камеры на самом деле имеют большую трансляционную параллель к плоскости изображения. Предполагаемая фундаментальная матрица также может быть неверной, поскольку мировые точки компланарные, или потому что камеры на самом деле не являются камерами-обскурой и имеют искажения объектива. Тем не менее, эти «неправильные» фундаментальные матрицы, как правило, удаляют неправильные совпадения характерных точек (и, к сожалению, многие тоже правильные).
Оценка и визуализация
Для части I мы предоставили ожидаемый результат (матрица M и центр камеры C). Это численные оценки, поэтому мы не будем проверять точные цифры, только приблизительно правильные местоположения.
В части II вас будут оценивать на основе вашей оценки фундаментальной матрицы. Вы можете проверить, насколько хорош ваш оценка фундаментальной матрицы путем рисования эпиполярные линии на одном изображении, которые соответствуют точке на другом изображении. Вы должны увидеть все эпиполярные линии, пересекающие соответствующую точку в другом изображение, как это:
Мы предоставляем вам функцию в начальном коде, которая рисует эпиполярную линию на изображении с учетом фундаментальной матрица и точка с другого изображения.
Часть III является наиболее открытой частью этого задания. Ваша цель должна состоять в том, чтобы продемонстрировать, что вы можете оценить фундаментальную матрицу для пары реальных изображений и использовать ее для отклонения ложных совпадений ключевых точек. Мы можем проверить фундаментальную матрицу, которую вы оцениваете, и вы должны визуализировать исправленное изображение в своем отчете. Кроме того, мы требуем, чтобы вы реализовали функции шума и исследовали влияние шума на то, насколько хорошо работает RANSAC.
Мы не включаем оценку точности ключевых точек, используемую в проекте 2. Вы должны быть в состоянии получить почти идеальный результат. точность (очень мало выбросов) среди ключевых точек, которые вы обозначили как выбросы.
Данные
Мы предоставляем двухмерные и трехмерные соответствия точек истинности для базовой пары изображений (pic_a.jpg и pic_b.jpg) и для трех используемых изображений.
Запрещенные функции
Вы должны построить матрицы для калибровки камеры и оценки F-матрицы самостоятельно, но вы можете использовать готовые линейные решатели. Вы также должны внедрить RANSAC самостоятельно. Вы также должны написать шум функции самостоятельно. Не стесняйтесь использовать функции numpy.
Примечания по нормализации координат
Ваша оценка фундаментальной матрицы может быть улучшена путем нормализации координат перед вычислением фундаментальная матрица. Рекомендуется выполнить нормализацию с помощью линейных преобразований, как описано ниже, чтобы сделать среднее значение точек равным нулю, а среднюю величину около 1,0 или какое-то другое небольшое число (квадрат также рекомендуется корень из 2).
$$ \begin{pmatrix}u’ \\ v’ \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}s & 0 & 0 \\ 0 & с & 0 \\ 0 и 0 и 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix}1 & 0 & -c_u \\ 0 & 1 & -c_v \\ 0 и 0 и 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix}u \\ v \\ 1 \end{pmatrix} $$
Матрица преобразования T является произведением матриц масштаба и смещения. c_u и c_v — средние координаты. Чтобы вычислить шкалу s, вы можете оценить стандартное отклонение после вычитания средних значений. Затем шкала фактор s будет обратным любой оценке шкалы, которую вы используете. Или вы можете найти максимум абсолютная величина. Или вы можете масштабировать координаты так, чтобы средний квадрат расстояния от начала координат (после центрирование) равно 2. Вы можете использовать одну масштабную матрицу на основе статистики координат обоих изображений или вы можете сделать это для каждого изображения. 9{T} @ F_{норма} @ T_{a}$$
Это может быть реализовано в вашей функции Assessment_fundamental_matrix() написанной для части II, но на самом деле вы не заметите разницы во второй части, потому что входные соответствия практически идеальны. В часть III (которая вызывает Assessment_fundamental_matrix() ), вы, скорее всего, заметите улучшение. В качестве альтернативы вы можете реализовать масштабирование на основе распределения координат всех объектов, а не только горстка перешла в оценка_фундаментальная_матрица() . В своем письме вы должны выделить один до и после случая, когда нормализация улучшила ваши результаты.
Рецензия
Опишите свой процесс и алгоритм, покажите свои результаты, опишите любые дополнительные баллы и сообщите нам любые другие информация, которую вы считаете актуальной. Мы предоставляем вам шаблон LaTeX writeup/writeup.tex . Пожалуйста скомпилируйте его в PDF и отправьте вместе с кодом.
Не забудьте включить следующие детали в описание вашего метода:
1. Ваша оценка проекционной матрицы и центра камеры.
2. Ваша оценка фундаментальной матрицы для базовой пары изображений (pic_a.jpg и pic_b.jpg).
3. Покажите нам соответствия (и исправленное изображение) с увеличением уровня шума обоих видов. Сравните, как Оценка RANSAC и ванили выполняется на каждом уровне. Напишите, что вы думаете о том, насколько хорошо работает RANSAC.
4. Покажите нам, что произойдет, если использовать функции ORB вместо обмана совпадений по процентным очкам. Детализируйте свой выводы.
Мы проводим анонимную оценку TA, поэтому, пожалуйста, не указывайте свое имя или удостоверение личности в описании или коде.
Рубрика
- +10 баллов: Правильная постановка системы уравнений регрессии методом наименьших квадратов для проекции матрица.
- +10 баллов: Правильное решение для матрицы проекции и правильное решение для центра камеры.
- +10 баллов: Правильная настройка фундаментальной матричной регрессии.
- +10 баллов: Правильное решение фундаментальной матрицы и создание хороших эпиполей на образцах изображений.
- +8 баллов: Корректная реализация шумовых функций.
- +05 баллов: Напишите.
- -05*n баллов: где n — количество раз, когда вы не следуете инструкциям по сдаче.
Дополнительный кредит
Пожалуйста, задокументируйте в своем письме, какие дополнительные кредиты вы сделали, и подробно опишите их результат.
- до 3 баллов: функция пользовательского шума.
- до 5 баллов: улучшите код вашего проекта 2, используя методы этого проекта.
- до 10 баллов: используйте другую процедуру RANSAC (и сравните ее производительность с базовой RANSAC), например:
  - МАГСАК (реализация C++) (реализация Python)
  - MLESAC (реализация C++ через PCL) (привязки Python для PCL)
Кредиты
Этот проект основан на проекте CS 4495, предложенном Аароном Бобиком в GATech, и был расширен и под редакцией Генри Ху, Грэди Уильямса и Джеймса Хейса. Элеонора Турсман адаптировала код для Python с помощью Анна Сабель.
функций одной камеры 3D. Внутренняя матрица, внешняя матрица… | от Hugegene | MLearning.ai
Внешняя и внутренняя матрица, однородные координаты, гомография, картирование в обратной перспективе
Это одна из серии историй, объясняющих использование одной камеры для измерения расстояния. Полная серия рассказов приведена ниже в рекомендуемом порядке чтения:
1. 3D-функции одной камеры
2. Понимание конструкции точки схода и горизонта
3. Восстановление внешней матрицы вращения с точками схода
Лидарная технология, стереовидение для создания облаков точек часто используются для трехмерной локализации и понимания сцены. Однако знаете ли вы, что одну камеру можно также использовать для трехмерной локализации и понимания сцены? Сначала мы должны понять основы того, как камера превращает 3D-сцену в 2D-изображение. Камера превращает 3D-объект-сцену в 2D-изображение способом, описанным на следующей диаграмме, когда мы рассматриваем объект-сцену в системе координат камеры, где положением датчика камеры является начало координат (0,0,0), а x , y, z оси системы координат камеры, как показано.
С помощью приведенной выше диаграммы можно понять, что, зная положение x,y,z в системе координат камеры и фокусные расстояния (fx, fy) камеры, мы можем вычислить соответствующий пиксель u,v на изображении с изображенные формулы. Формулы — это просто масштабирование подобных формул треугольников из средней школы. Фокусные расстояния являются уникальными постоянными параметрами каждой камеры, задаются при их изготовлении и могут быть определены при калибровке камеры (https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_dication.html). Однако можно также понять, что, зная пиксель u, v в изображении и фокусные расстояния, трудно восстановить положение x, y, z в системе координат камеры, поскольку в основном это z, направление глубины объекта по отношению к камере. происхождения, не известно. Это сложная задача трехмерной реконструкции объекта-сцены на основе двумерных изображений.
Отношение, показанное на приведенной выше диаграмме, более полно и функционально определяется формулой матрицы полной камеры или матрицы камеры, P , которые используются промышленностью и исследователями для управления изображениями. P состоит из внешней матрицы [R|t] и внутренней матрицы K . Непосредственно ниже объясняется внешняя матрица и , за которой следует внутренняя матрица и P .
Выберите опорную точку в трехмерном мире, отметьте ее как начало координат и задайте ось мировой системы координат. Поверните и переведите мировую систему координат в систему координат камеры. Трехмерная точка, определенная в мировой системе координат, теперь будет находиться в системе координат камеры.
Обратите внимание, что by [x,y, z, 1] облегчает скалярное произведение с [R|t] для получения координат камеры точки в трехмерном пространстве. R относится к матрице поворота, а t относится к матрице переноса, которая сначала поворачивает точку в соответствии с ориентацией системы координат камеры и переводит ее в систему координат камеры. [R|t] также называется внешней матрицей камеры , которая вращает и переводит объект в указанной мировой системе координат в систему координат камеры.
[x, y, z, 1] и [Xc, Yc, Zc] называются однородными координатами, и такое преобразование матрицы камеры является проективным преобразованием, описываемым однородными координатами. Трехмерная мировая точка представлена четырьмя однородными координатами с последней координатой 1. Двумерная точка на изображении представлена тремя однородными координатами с последней координатой глубины (ось Z) точки. Чтобы лучше понять однородные координаты, мы будем использовать точку двумерного изображения, представленную тремя однородными координатами, в качестве примера, поскольку трехмерное изображение может быть изображено на чертежах. См. схему ниже. Точку на изображении (0, 200) можно рассматривать как луч от начала координат как (0, 200, 1). Луч можно продлить по оси Z, чтобы достичь объекта в точке (0, 200*Zc, Zc).
Точка, определенная в системе координат камеры, может быть спроецирована на плоскость изображения с помощью K , внутренней матрицы камеры . K — это матрица, включающая fx, fy, которая масштабирует значения x и y системы координат камеры до значений u и v плоскости изображения. Кроме того, K также включает sx и sy, которые переводят начало изображения из центра в левый верхний угол изображения.
Полная камера матрица , P , который принимает точку мировой координаты и проецирует ее на плоскость изображения с полной формулой на изображении ниже.
Так как K является матрицей 3×3 и [R|t] является матрицей 3×4, P является матрицей 3×4. Поскольку P не является квадратной матрицей, ее обратная матрица невозможна, и, следовательно, это снова показывает сложность обратного вычисления мировых координат x, y, z с u, v пикселями изображения камеры. Даже если P inverse возможен, координата изображения содержит только u и v, отсутствие Zc, глубины изображения, сделает невозможным обратное вычисление (P inverse)(Zc)([u v 1]).
Однако существует метод под названием гомография для восстановления трехмерного положения из пикселей изображения, когда направление z в мировой системе координат игнорируется. Другими словами, мы рассматриваем только плоскость в трехмерном мире. Если направление z в мировой координате игнорируется, матрица камеры 4×3 , P может быть уменьшена до матрицы гомографии 3×3 , H. Квадратная матрица может иметь свою обратную, H- 1 , который может отображать пиксель u, v изображения в координату x, y, 0 в мировой системе координат, как показано ниже.
Фактически, сопоставление изображения с изображением также возможно, поскольку вы можете определить первое изображение в мировых координатах с z=0. Такой прием часто используется в телетрансляциях соревнований по плаванию, когда изображение национальных флагов трансформируется в дорожки в бассейне.
Расстояние искажено в перспективном виде, так как фиксированное расстояние ближе к камере кажется больше, а такое же расстояние дальше от камеры кажется меньше. Однако расстояние в ортогональном виде не искажается и остается неизменным независимо от того, где оно находится. Следовательно, исследователи используют технику под названием Inverse Perspective Mapping для преобразования изображения из вида в перспективе в ортогональный вид сверху вниз для измерения расстояния (https://arxiv.org/pdf/1905.02231.pdf). Зная внутреннюю матрицу и внешнюю матрицу , Отображение обратной перспективы , нетрудно понять.
Учитывая изображение, снятое камерой, расположенной под углом, сначала получите координаты камеры, затем поверните ось камеры вокруг координат камеры по оси x так, чтобы она смотрела перпендикулярно земле, и повторно спроецируйте повернутые координаты камеры. на плоскость изображения.
Обратите внимание, что R выше отличается от матрицы поворота R в предыдущих разделах. Я, вероятно, расскажу о матрице вращения в следующем рассказе, если у меня будет время. Спасибо за чтение!
Как стать писателем на Mlearning.ai
medium.com
Система камер предотвращения столкновений OmniPro® — Matrix Design Group
Для вилочных погрузчиков и мобильного оборудования малого и среднего размера
® 30096 Omni
OmniPro® — это система безопасности камеры, которая использует визуальный искусственный интеллект (V.A.I.) для обнаружения людей, транспортных средств и объектов, таких как знаки остановки, в пределах предполагаемого пути движения мобильного оборудования и предупреждает оператора об их присутствии.
Предупреждает, фотографирует и сообщает о нарушениях зоны; фотографии записываются, присваиваются временные метки и сохраняются на флэш-накопителе USB, входящем в комплект каждой камеры.
Персональные носимые устройства или бирки не требуются.
Имеет поле обзора 120° на каждую камеру и может работать с тремя камерами.
Инструмент настройки сетки зон поля зрения позволяет программировать зоны оповещения, которые можно адаптировать к рабочей среде.
Использует звуковое или визуальное оповещение. Экранный монитор также доступен.
Прочная конструкция для увеличения срока службы в промышленных условиях с высокой вибрацией.
МЕНЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ
Лицо
Грузовик
Автомобиль
Вилочный погрузчик
Знак «Стоп»
Пешеходный знак
Операторы оборудования могут выбрать любой или все эти элементы, чтобы лучше соответствовать их требованиям безопасности и условиям эксплуатации.
СКАЧАТЬ МАТЕРИАЛ
Для того, чтобы OmniPro «видел»

, не требуется персональное устройство или метка
!

Контроль перекрестков
На перекрестках складов с интенсивным движением, где мобильное оборудование и люди пересекают общие проходы, система контроля перекрестков OmniPro может помочь снизить вероятность несчастных случаев.
Узнайте больше!
ПОВЫСЬТЕ ФАКТОР БЕЗОПАСНОСТИ ВАШЕЙ РАБОТЫ
Конструкция plug-and-play для легкой установки, настройки и эксплуатации.
Программируемые зоны оповещения соответствуют вашей операционной среде.
В системах с двумя камерами OmniPro автоматически переключается на наблюдение только за направлением движения автомобиля (уменьшает количество ложных предупреждений).
Работает как независимая система оповещения или может быть интегрирована в машину.
Рабочие не носят персональное устройство определения местоположения.
OmniPro для добычи полезных ископаемых
Используйте OmniPro на транспортных средствах малого и среднего размера на горнодобывающих предприятиях.
Узнайте больше!
МАТРИЦА
Новости
Подробнее
9 сентября 2021 г. 9 сентября 2021 г.
Подробнее
8 сентября 2021 г. 8 сентября 2021 г.
Подробнее
22 июля 2021 г. 23 июля 2021 г.
Подробнее
24 июня 2021 г. 24 июня 2021 г.
Подробнее
8 июня 2021 г. 2 августа 2021 г.
Подробнее
19 октября 2020 г. 30 октября 2021 г.
Подробнее
22 сентября 2020 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
30 июня 2020 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
16 мая 2020 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
16 мая 2020 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
18 февраля 2020 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
15 октября 2019 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
9 июля 2019 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
23 мая 2019 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
25 марта 2019 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
14 января 2019 г. 7 июня 2021 г.
Подробнее
7 августа 2018 г. 25 марта 2019 г.
Подробнее
24 мая 2018 г.
No related posts.