fullseye

camera_calibration — CALIB `calibrate` op

データ種: keypoints → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.camera_calibration(object_points, image_points_list) (実装を直接呼ぶなら import calib; calib.camera_calibration(object_points, image_points_list)、台帳から引くなら opscalib.get("camera_calibration"))

使い方

Zhang 法で平面ターゲット多視点から内部行列 K を推定(camera_calibration)。

object_points: (N,2) 平面ターゲット座標 (x, y)(z=0 平面、ワールド単位)。 image_points_list: 各視点の (N,2) 画素対応。(row, col) — このモジュールの他 API(project_3d_point の戻り値、image_points_to_world_plane の入力)と同じ規約。内部で (x=col, y=row) に並べ替えてから解くので、fx/cx は col 軸、fy/cy は row 軸の値になる(2026-09-02 以前は (x,y) として扱っており fx↔fy, cx↔cy が入れ替わっていた)。

fail-closed: 視点が 3 未満、すべての視点が正面平行(回転不足)で解が定まらない、または K が非有限/非正になる場合は ValueError(NaN を返さない)。戻り値の homographies は (x,y)→(x=col,y=row) の 3x3、reproj_rms は各視点のホモグラフィ再投影 RMS [px] (対応づけの健全性チェックに使う)。

orientation_rank_ratio は視点の向きが内部パラメータをどれだけ拘束しているか(sv[-2]/sv[0]、大きいほど良い)。再投影誤差は配置の良し悪しを映さない —— 2026-09-06 の実測で、同じ 10 視点・同じ雑音 0.05 px で板の傾きだけを 32 度から 2 度に変えると、再投影 RMS は 0.0690 と 0.0688 で比 1.00 倍のまま、fx の誤差は 0.026 % から 7.33 %(281 倍)になった。この比のほうは 129 倍動く。ただし歪み補正前の点では意味を持たない (下の門の注記を見よ)。

詳しい使い方ガイド

camera_calibration ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

camera_intrinsics_calibration — py -3.11 examples/camera_intrinsics_calibration.py
lens_calibration_loop_demo — py -3.11 examples/lens_calibration_loop_demo.py
poc_camera_calibration — py -3.11 examples/poc_camera_calibration.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab

同カテゴリ(`calibrate`)

find_marks_and_pose · hand_eye_calibration

Provenance: calib.py — CALIB operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

This site is open source. Improve this page.