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3D Computer Vision/3D Computer Vision 이론

#2. 카메라 내부 파라미터

카메라 내부파라미터에 대한 설명은 다크 프로그래머님의 블로그를 참고하여 작성했습니다.
https://darkpgmr.tistory.com/32
 

카메라 캘리브레이션 (Camera Calibration)

darkpgmr.tistory.com

이번 글은 정규좌표계를 구할 때 발생하는 내부 파라미터에 대한 설명하도록 하겠습니다.

카메라 내부 파라미터와 그 역할

카메라 내부 파라미터는 카메라의 렌즈와 이미지 투영과 관련된 중요한 매개변수들을 의미합니다. 
이러한 파라미터들은 3D 공간상의 객체를 2D 이미지로 변환할 때 필요하며, 컴퓨터 비전, 
컴퓨터 그래픽스 및 로봇 비전 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 
아래에서 주요한 카메라 내부 파라미터에 대해 알아보겠습니다.



카메라의 내부 파라미터로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

  1. 초점거리(focal length): fx, fy
  2. 주점(principal point): cx, cy
  3. 비대칭계수(skew coefficient): skew_c = tanα

 

1. 초점 거리 (Focal Length)

  • 초점 거리는 카메라 렌즈의 렌즈 특성에 의해 결정됩니다.
  • 카메라의 초점 거리가 길면 렌즈는 멀리 있는 객체를 더 잘 포커스하며, 초점 거리가 짧으면 가까운 객체를 더 잘 포커스합니다.
  • 초점 거리는 투영 변환에서 중요한 역할을 하며, 객체가 이미지 평면에 얼마나 크게 나타날지를 결정합니다.

 

2. 주점 (Principal Point) 

  • 주점은 카메라 렌즈의 광학 중심 지점을 나타냅니다.
  • 주점은 이미지 평면 상에서의 중심점을 결정하며, 주로 이미지의 원점(0, 0)과 관련됩니다.
  • 주점은 렌즈 또는 이미지 센서의 정확한 정렬과 관련이 있으며, 렌즈나 센서가 중심에서 어느 정도 떨어져 있는 경우 주점을 조정해야 합니다.

3. 비대칭 계수 (Aspect Ratio and Skew)

  • 비대칭 계수는 이미지 센서의 픽셀 크기나 이미지 평면의 비대칭을 나타내는데 사용됩니다.
  • 종종 세로 및 가로 방향으로 다른 픽셀 크기를 가지는 경우, 이를 고려하기 위해 비대칭 계수를 사용합니다.
  • 비대칭 계수는 카메라 캘리브레이션(calibration)과 렌즈 왜곡 보정(distortion correction)에 필요한 정보 중 하나입니다.

 

이를 통해 다음 블로그에는 3D 공간을 2D로 투영하는 방법을 알아보겠습니다.