차량 내 서라운드 뷰 카메라 보정 프로세스를 쉽게 완료할 수 있는 카메라 보정 관련 스크립팅 도구 모음입니다.
각 코드 파일은 개별적으로 사용할 수 있으며, 외부 인터페이스도 호출할 수 있습니다.
리포지토리를 복제하고 main.py를 실행하여 간단한 예제 결과를 확인합니다.
opencv(>=3.4.2)**와 **numpy(>=1.19.2)**가 설치되어 있는지 확인합니다.
git clone https://github.com/ohsekang/CameraCalibration.git
cd ./CameraCalibration
python main.py
프로젝트 구조 미리보기
│ main.py // 주요 프로그램
│
├─ExtrinsicCalibration
│ │ extrinsicCalib.ipynb // 외부 캘리브레이션 코드(주석 포함)
│ │ extrinsicCalib.py // 외부 캘리브레이션을 위한 Python 코드
│ │ README.md // 외부 캘리브레이션 문서
│ │ __init__.py // init 파일, API 설명
│ │
│ └─data // 외부 기준 보정(캘리브레이션) 데이터 폴더
│
├─IntrinsicCalibration
│ │ intrinsicCalib.ipynb // 내부 참조 보정 코드(설명 포함)
│ │ intrinsicCalib.py // 내부 참조 보정 Python 코드
│ │ README.md // 내부 참조 보정 문서
│ │ __init__.py // init 파일, API 설명
│ │
│ └─data // 내부 참조 보정(캘리브레이션) 데이터 폴더
│
├─SurroundBirdEyeView
│ │ surroundBEV.ipynb // 원형 조감도 코드(설명 포함)
│ │ surroundBEV.py // 조감도 Python 코드 살펴보기
│ │ README.md // 조감도 문서
│ │ __init__.py // init 파일, API 설명
│ │
│ └─data // 원형 조감도용 파라미터 폴더
│ ├─front // 사전 저장된 카메라의 K, D, H 파라미터 파일
│ ├─back // 사전 저장된 카메라의 K, D, H 파라미터 파일
│ ├─left // 사전 저장된 카메라의 K, D, H 파라미터 파일
│ └─right // 사전 저장된 카메라의 K, D, H 파라미터 파일
│
└─Tools // 몇 가지 관련 보정 도구
│ collect.py // 이미지 획득
│ undistort.py // 이미지 왜곡 제거
└─data // 데이터 폴더
카메라 내부 기준 보정
intrinsicCalib.py 문서 보기
어안 카메라 및 일반 카메라 모델을 포함한 카메라의 온라인 보정 및 오프라인 보정을 포함합니다.
그리고 카메라, 비디오, 이미지 세 가지 입력을 지원하고 카메라 내부 참조 및 왜곡 벡터를 생성합니다.
- 파이썬 파일을 직접 실행하고 argparse를 통해 더 많은 매개변수를 입력할 수 있으며, argparse 매개변수 목록은 설명서를 참조하세요.
python intrinsicCalib.py
- 또한, 아래 설명된 바와 같이 호출을 위해
InCalibrator클래스가 제공되며, main.py에 예제가 나와 있습니다.
from intrinsicCalib import InCalibrator
calibrator = InCalibrator(camera_type) # 내부 기준 캘리브레이터 초기화
for img in images:
result = calibrator(img) # 원본 이미지를 한 번에 하나씩 읽어들여 보정 결과를 업데이트합니다.
undist_img = calibrator.undistort(raw_frame) # 왜곡 제거 방법을 사용하여 왜곡된 이미지 얻기
또는 사전 정의된 보정 모드를 사용하려면 CalibMode 클래스를 호출하고, 각 모드에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
from intrinsicCalib import InCalibrator, CalibMode
calibrator = InCalibrator(camera_type) # 내부 기준 캘리브레이터 초기화
calib = CalibMode(calibrator, input_type, mode) # 보정 모드 선택
result = calib() # 보정 시작
원본 파일에서 각 파라미터를 직접 수정하거나 get_args() 메서드를 사용하여 파라미터를 가져와서 수정할 수 있습니다.
args = InCalibrator.get_args() # 인자 인수(args) 가져오기
args.INPUT_PATH = './IntrinsicCalibration/data/' # args 매개변수 수정
calibrator = InCalibrator(camera_type) # 내부 기준 캘리브레이터 초기화
결과 예시:
카메라 외부 기준 보정
extrinsicCalib.py 문서 보기
카메라의 외부 파라미터 보정을 완료하고, (동일한 보정 플레이트 포함) 두 뷰의 변환을 실현하고, 단일 반응 변환 행렬을 생성합니다.
예를 들어, 지상을 동시에 촬영하는 UAV 카메라와 차량에 장착된 서라운드 뷰 카메라의 캘리브레이션 플레이트를 기반으로 차량 장착 카메라의 외부 파라미터를 캘리브레이션할 수 있습니다.
차량 장착 카메라에서 드론 카메라로 단일 응답 변환 행렬을 생성하고 조감도의 변환을 구현합니다(즉, 차량 장착 카메라 시점을 드론 시점으로 변환).
- 파이썬 파일을 직접 실행하고 argparse를 통해 더 많은 파라미터를 입력할 수 있으며, argparse 파라미터 목록은 설명서를 참조하세요.
python extrinsicCalib.py
- 또한, 아래 설명된 바와 같이 호출을 위해
ExCalibrator클래스가 제공되며, main.py에 예제가 나와 있습니다.
from extrinsicCalib import ExCalibrator
exCalib = ExCalibrator() # 외부 기준 캘리브레이터 초기화
homography = exCalib(src_raw, dst_raw) # 왜곡이 제거된 두 개의 이미지를 입력해 동형 행렬을 구합니다.
src_warp = exCalib.warp() # warp 메서드를 사용하여 원본 이미지의 변형 결과를 얻습니다.
원본 파일에서 각 파라미터를 직접 수정하거나 get_args() 메서드를 사용하여 파라미터를 가져와서 수정할 수 있습니다.
args = ExCalibrator.get_args() # 인자 인수(args) 가져오기
args.INPUT_PATH = './ExtrinsicCalibration/data/' # args 매개변수 수정
exCalib = ExCalibrator() # 외부 기준 캘리브레이터 초기화
결과 예시:
서라운드 카메라 조감도 스플라이스 생성
surroundBEV.py 문서 보기
앞, 뒤, 왼쪽, 오른쪽에서 4개의 원시 카메라 이미지를 입력해 조감도를 생성합니다.
직접 스티칭과 퓨전 스티칭을 포함하며, 밝기 밸런스 및 화이트 밸런스를 수행할 수 있습니다.
- 파이썬 파일을 직접 실행하고 argparse를 통해 더 많은 파라미터를 입력할 수 있으며, argparse 파라미터 목록은 설명서를 참조하세요.
python surroundBEV.py
- 또한, 아래 설명된 바와 같이 호출을 위해
BevGenerator클래스가 제공되며, main.py에 예제가 있습니다.
from surroundBEV import BevGenerator
bev = BevGenerator() # 서라운드 조감도 생성기를 초기화합니다.
surround = bev(front,back,left,right) # 앞, 뒤, 좌, 우에서 4개의 원본 카메라 이미지를 입력하여 스티칭된 조감도를 얻습니다.
위의 생성은 실시간을 보장하는 직접 스티칭의 결과이며, 퓨전 및 밸런싱도 사용할 수 있지만 다음과 같이 느린 속도로 사용할 수 있습니다.
bev = BevGenerator(blend=True, balance=True) # 이미지 블렌딩 및 밸런싱 사용.
surround = bev(front,back,left,right,car) # 차량 이미지 추가 가능
원본 파일에서 각 매개변수를 직접 수정하거나 get_args() 메서드를 사용하여 매개변수를 가져와서
args = BevGenerator.get_args() # 서라운드 조감도 매개변수 가져옵니다.
args.CAR_WIDTH = 200
args.CAR_HEIGHT = 350 # 새 파라미터로 수정합니다.
bev = BevGenerator() # 조감도 생성기를 초기화합니다.
결과 예시:
collect.py를 사용하여 이미지 또는 비디오의 데이터 캡처를 위해 카메라를 켭니다.
undistort.py를 사용하여 이미지 왜곡을 일괄 처리합니다.
decomposeH.py를 사용하여 유니-스토캐스틱 행렬 H와 카메라의 내부 파라미터 K로부터 회전 행렬 R과 변환 행렬 T를 가져옵니다(필터링할 결과가 두 개 이상 있을 수 있음).
timeAlign.py를 사용하면 타임스탬프로 명명된 이미지를 시간별로 정렬하여 해당 목록을 얻을 수 있습니다.
img2vid.py를 사용하면 이미지를 동영상으로 변환할 수 있습니다.
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