Multi Camera Calibration Theory
The Multi-Camera Calibration article focused on the practicalities of Multi-Camera Calibration. This article explains the transformation-matrix math behind it.
Calibration object
다중 카메라 보정을 위한 보정 대상은 카메라에 대한 자세(위치 및 방향)를 정확하게 결정할 수 있어야 합니다.
Transformation matrix
행렬 곱을 통해 한 좌표 프레임의 위치 벡터를 다른 좌표 프레임으로 변환하는 데 필요한 회전과 변환을 모두 결합합니다.
The transformation between two cameras
두 대의 카메라가 있는 시나리오를 고려하십시오.
우리는 오른쪽 카메라에서 왼쪽 카메라로의 변환을 설명하는 변환 매트릭스 \(H^{Right}_{Left}\) 를 찾고 있습니다.
어느 카메라에서 보더라도 카메라 레퍼런스 프레임 \(H^{Obj}_{Left}\) 과 \(H^{Obj}_{Right}\) 에 있는 캘리브레이션 물체의 포즈입니다. 이러한 포즈의 역방향(예: 1)과 (예: 2)을 사용하면 포인트 클라우드의 점을 캘리브레이션 개체의 좌표 프레임으로 변환할 수 있습니다.
We could have stopped there, and provided transformation matrices to the calibration object, as a final result. We do not want to have a dependency on the pose of the calibration object, as that is often arbitrary. Thus we want \(H_{Left}^{Right}\) (eq. 3), whose inverse is \(H^{Left}_{Right}\).
