Arucomarker를 이용하여 단일 및 더블 카메라에서 마커 위치 및 각도 측정을 위한 코드입니다.

1. python 3.7.6
2. Open cv
3. numpy
4. MATLAB calibration tool or GMLCarmeracalibration (카메라 캘리브레이션용)

1. 로지텍 c920웹캠
2. 책상높이 72cm, 책상 ~ 카메라 높이 : 188cm
3. Aruco Marker Dict 4*4, 10cm크기 마커사용

referencephoto 폴더 참조바랍니다.

매트랩 혹은 GMLCalibration을 이용한다. 자세한 사용방법은

matlab : http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

GMLCalibration : http://graphics.cs.msu.ru/en/node/911

open cv의 calibration 관련 문서는 https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html

칼리브레이션시 오차범위가 발생한다 이를 줄이기 위해 calibration_combination_calculator.py파일을 이용하여 오차범위 내에서 distCoeffs을 조합하여 오류를 줄이고자 하였으나 특정상황에만 맞게 overfitting되는 경향 및 콤비네이션 특성상 시간 복잡도가 n^4까지 가는 등의 문제점이 있어서 실제로 적용하지는 못하였다.

marker generator.py파일을 이용하거나

http://chev.me/arucogen/

에서 손쉽게 만들 수 있다

1. poesdetection.py 파일, 단일카메라로 마커여러개의 x,y,theta측정이 가능하다. 측정된 결과는 csv파일로 기록된다.

2. poesdetection_measure.py 파일, 단일카메라로 마커여러개의 x,y,theta측정 및 소요시간, 에러 측정 등이 가능하다. 측정된 결과는 평균, 표준편차, 95분위값, 정규분포그래프, 실제 값 확인 등으로 실험결과를 검증할수 있다.

multicarmera.py 파일, 2대의 카메라를 이용해서 마커 위치를 구하는 코드이다.

겹치는 영역을 만들어 그 구역내에서는 distortion값을 이용해 w(가중치)를 구하여 좌표를 보정하도록 하였다.

여기서 distortion값은 각각의 카메라로 부터 마커까지의 거리, w는 w = (1/d1)/((1/d1)+(1/d2))를 사용하였다.

1. FHD인 로지텍c920웹캠에서 4k웹캠인 로지텍BRIO로 업그레이드를 하였다. 하지만 FHD에 비해 4k가 캘리브레이션에 상당히 민감하였다. DistCoeffs의 오차범위가 FHD의 5배 이상이었고 실제 4k의 DistCoeffs값이 -0.0059라면 오차범위는 +- 0.054385가 나오는 등의 문제가 있었다. 또한 저 값을 조금만 변경해도 결과에 엄청 큰 영향을 미침을 관찰할 수 있었다. 개선하기 위해서 다양한 캘리브레이션 툴 사용, 수차례의 캘리브레이션 실시, calibration_combination_calculator.py파일을 사용하여 최소 에러가 나는 지점을 찾는 등으로 노력했지만 성능은 특정지점(principal 포인트에서 거리가 먼 지점)에서 30cm 이상의 오차를 기록하여 실사용에 실패하였다. 하지만 정밀도가 중요치 않고 가까운 지점에서 마커인식을 사용한다면 크게 문제가 없을 듯 하다.

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