首页 文章

Kinect v2:空间分辨率/深度分辨率/摄像机校准

提问于
浏览
5

对于我的应用,我分析了Kinect v2的空间分辨率 .

为了分析空间分辨率,我将垂直和平面平面记录到给定距离,并将平面的深度图转换为点 Cloud . 然后我通过计算欧几里德距离来比较一个点与他的邻居 .

计算这种情况下的欧几里德距离(平面和kinect之间1米),点之间的分辨率接近3毫米 . 对于距离为2米的飞机,我的分辨率最高可达3毫米 .

与文献相比,我认为我的结果非常糟糕 .

例如Yang等人 . 得到一架距离为4米的飞机,平均分辨率为4毫米(Evaluating and Improving the Depth Accuracy of Kinect for Windows v2

这是我的平面平面点 Cloud (距离我的kinect 2米)的示例:

Plane 2 meters to Kinect v2

有人对Kinect v2的空间分辨率做了一些观察,或者想出为什么我的分辨率不那么糟糕?

在我看来,我认为将我的深度图像转换为世界坐标时出现了问题 . 因此这里的代码剪断了:

%normalize image points by multiply inverse of K
u_n=(u(:)-c_x)/f_x;
v_n=(v(:)-c_y)/f_y;
% u,v are uv-coordinates of my depth image

%calc radial distortion
r=sqrt(power(u_n,2)+power(v_n,2));
radial_distortion =1.0 + radial2nd * power(r,2) + radial4nd * power(r,4) + radial6nd * power(r,6);

%apply radial distortion to uv-coordinates
u_dis=u_n(:).*radial_distortion;
v_dis=v_n(:).*radial_distortion;

%apply cameramatrix to get undistorted depth point
x_depth=u_dis*f_x+c_x;
y_depth=v_dis*f_y+c_y;

%convert 2D to 3D
X=((x_depth(:)-c_x).*d(:))./f_x;
Y=((y_depth(:)-c_y).*d(:))./f_y;
Z=d;  % d is the given depth value at (u,v)

EDIT: 到目前为止,我还尝试直接从_2465640中包含点而无需进一步的校准步骤 .

有关分辨率的结果仍然相同 . 有没有人比较结果?

1 回答

相关问题