Auto‐calibration of a projector–camera stereo system for projection mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Standard camera and projector calibration techniques use a checkerboard that is manually shown at different poses to determine the calibration parameters. Furthermore, when image geometric correction must be performed on a three‐dimensional (3D) surface, such as projection mapping, the surface geometry must be determined. Camera calibration and 3D surface estimation can be costly, error prone, and time‐consuming when performed manually. To address this issue, we use an auto‐calibration technique that projects a series of Gray code structured light patterns. These patterns are captured by the camera to build a dense pixel correspondence between the projector and camera, which are used to calibrate the stereo system using an objective function, which embeds the calibration parameters together with the undistorted points. Minimization is carried out by a greedy algorithm that minimizes the cost at each iteration with respect to both calibration parameters and noisy image points. We test the auto‐calibration on different scenes and show that the results closely match a manual calibration of the system. We show that this technique can be used to build a 3D model of the scene, which in turn with the dense pixel correspondence can be used for geometric screen correction on any arbitrary surface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».