Kameran kalibrointi, jota usein kutsutaan kameran resektioksi, on tapa tutkia kuvaa tai videota ja päätellä, mikä oli kameran tilanne kuvan ottamishetkellä. Kameran kalibrointia käytetään pääasiassa robotisovelluksissa ja mallinnettaessa kohtauksia käytännössä todellisen syötteen perusteella. Perinteisesti kameran kalibrointi oli vaikea ja työläs prosessi, mutta nykyaikaiset ohjelmistosovellukset tekevät siitä melko helpon jopa kotikäyttäjille.
Yksi kameran kalibroinnin pääasiallisista käyttötarkoituksista on selvittää, missä kamera oli suhteessa valokuvan kohtaukseen. Oletetaan, että olet ottanut kuvan suuresta huoneesta, jossa on ristikkolattia, ja siihen huoneeseen olet asettanut tuolin ja pöydän. Olet sitten syöttänyt kyseisen kuvan mallinnusohjelmaan ja rakentanut kolmiulotteisen mallin kohtauksen ympärille. Kohtaukseen voit sijoittaa minkä tahansa määrän muita virtuaalisia esineitä, kuten mallinnettuja hahmoja vuorovaikutuksessa kohtauksen kanssa, tai muita rekvisiitta.
Renderointiohjelmat käyttävät kuitenkin myös kameraa, vaikkakin virtuaalista. Jotta mallinnetut kohteet olisivat vuorovaikutuksessa valokuvana otettujen kohteiden kanssa, meidän on varmistettava, että virtuaalikameramme on samassa asennossa kuin todellinen kameramme, kun otimme alkuperäisen valokuvan. Kameran kalibrointi saavuttaa tämän käyttämällä kaavoja pääasiassa taaksepäin ja vähentämään, missä todellinen kamera oli suhteessa kohtaukseen.
Kameran kalibrointia voidaan käyttää myös selvittämään muita asioita kamerasta suhteessa kohtaukseen. Esimerkiksi kaavojen avulla voimme selvittää polttovälin, jolla kohtaus kuvattiin. Voimme myös selvittää kuvan vinoutumiskerroimen ja mahdolliset objektiivin vääristymät, jotka luovat neulapehmusteen. Voimme myös selvittää, olivatko kameran todelliset pikselit neliömäisiä vai eivät, ja mitkä pikselien vaaka- ja pystysuuntaiset skaalaustekijät olisivat voineet olla.
Voit myös käyttää kameran kalibrointia tai resektiointia ottaaksesi tietokoneelle lähetetyn kuvan ja selvittääksesi, missä eri koordinaatit ovat todellisessa maailmassa. Tämäntyyppinen vähennys on ratkaisevan tärkeä sellaisten robottien toiminnalle, joiden on tarkoitus olla visuaalisesti vuorovaikutuksessa fyysisen maailman kanssa. Nämä robotit voivat sitten käyttää valokuva- tai videosyöttölaitetta ja kalibroida selvittääkseen, missä sen näkemät esineet voivat todellisuudessa olla todellisessa maailmassa, todellisina etäisyyksinä ja vektorina.
Tämä on yksi tärkeimmistä robotiikan opintoalueista, sillä nopeammat ja tarkemmat resektiointimenetelmät mahdollistavat robottien vuorovaikutuksen maailman kanssa kehittyneemmillä tavoilla. Robotin, jolla on heikko kyky havaita esineiden etäisyys, on luotettava suurelta osin kokeiluun ja erehdykseen liikkuessaan maastossa tai käsiteltäessä kohdetta, kun taas robotti, joka pystyy mallintamaan tarkasti oman paikkansa maailmassa suhteessa muihin esineisiin, on pystyy liikkumaan saumattomasti ja sujuvasti maailmassa.