Stereogrammetrie

Hallo liebe Gemeinde,

nachdem ich hier neu bin: Erstmal super, was Ihr hier alles so aufzieht!! Großes Lob.

Jetzt zu meiner Frage:
Ich habe mit dem NI Vision Development Module noch nicht soooo viel Erfahrung. Was ich tun möchte ist: Ich habe drei Kameras, welche auf einer Linie angeordnet sind und jewiels EIN Foto von (nahezu) der gleichen Stelle machen. Ich würde gerne die 3D-Information von dieser "Stelle" generieren.
Ich habe erst mal von jeder Kamera ein Bild von einem Kalibierbrett (Schachbrettmuster) aufgenommen. Natürlich waren vorher alle Kameras so positioniert, wie sie es bei der "Messung" auch sind. Aus den bekannten Abständen auf dem Schachbrett würde ich jetzt gerne die Kalibrierungsdaten für jede Kamera berechen, was physikalisch ja möglich ist.
Ich weiß nur leider nicht, wie ich das ganze in LabView umsetzte. Ich lese überall von FÜNF Bilder, die benötigt werden und selbst mit dem NI Vision Assi komme ich nicht weiter.

Kann mir jemand sagen, ob das in LV realisierbar ist und vielleicht einen Ansatz beschreiben?

Liebe Grüße

Julian

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Fyi, NI Vision hat Stereo-Information aus 2 Kamerabildern seit Version 2013: http://www.ni.com/white-paper/14103/de/
Ich habe einiges damit rumgespielt.. es ist begrenzt gut. Also es funktioniert schon, aber wenn man Daten simuliert, merkt man die Stärken und Schwächen.

Probier mal das Stereo-Example durchzumachen.
Vielleicht reicht dir das schon. Sonst wirds nämlich relativ mathematisch/algorithmisch.

Schöne Grüße,
Birgit

Hallo Birgit,

danke. Das stereopaket habe ich schon entdeckt, aber das bietet ja an sich keine Möglichekeit auf Erweiterung. D.h. ich kann damit auch keine wirkliche Weltkoordinaten-Kalibrierung machen und vor allem kann ich keine DREI Kameras/Bilder einladen.

Lg Julian

Ich bin mir relativ sicher, man kann damit mit einem relativen Koordinatensystem Weltkoordinaten gewinnen, aber anyway.

So würd ich vorgehen, angenommen, dass deine Kameras / Linsen auflösungstechnisch ausreichend sind und du gutes Licht hast:
Du extrahiert die Kanten und die Positionen der Felder des Schachbretts. Im trivialsten Fall geht das mit Thresholding und Particle Analysis - aber pass auf, dass das, was du rechnest, genau genug ist. Du solltest definitiv auf Subpixel gehen, Outlier rauswerfen. Wenn du ein Modell für eine Kamera hast (sh unten), nimm es, schau die die Residuen zu den gemessenen Werten an. Du willst was symmetrisches und keine "Gegenden" mit tendentiellen Fehlern.
Dann nimmst du noch einmal Bilder von einem (etwas anders positionierten) Schachbrett auf und verifizierst dein Modell. Ich denke mal, das meinen die Leute mit "5 Bilder aufnehmen".. aber korrigiert mich.
Das dann mal 3 ..

NI Vision kann "nativ" kalibrieren - und zwar perspektisch und auch nonlinear. Als Basis wird ein Punktmuster verwendet, das ist aber nicht nötig. Allerdings gibt es subvis, die darauf "spezialisiert" sind, dh vermutlich besser im subpixelgenauen Extrahieren der Punkte sind, als bei einer trivial implementierten Schachbrettmethode.
Das Problem beim Weiterrechnen mit dieser Info ist, dass die Modelle proprietär sind, dh du kannst zwar Korrigieren/Anwenden, aber du kriegst das Modell nicht als mathematische Formel raus. Also nicht so ganz optimal fürs Weiterrechnen (lass mich raten: Trifocaler Tensor?)
Ich denke da an einen 2D-Polynomfit der Mittelpunkte (wobei die Kanten viel mehr Info hergäben), aber es kommt halt drauf an, was du an Genauigkeit brauchst.

Andererseits gibt es seit Vision 2012 Kameramodelle. Vielleicht kann man mit denen ein bisschen mehr machen - Ich lerne in der Hinsicht sehr gerne hinzu!

Grüsse
Birgit