कैमरा कैलिब्रेशन

कैलिब्रेशन तालिका का उपयोग करके छवि से कैमरा लेंस विकृतियाँ हटाएँ।

कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटर (फोकल लंबाइयों, ऑप्टिकल केंद्रों, और विकृति गुणांकों) का उपयोग करके छवियों से लेंस विकृतियाँ हटाएँ, ताकि कैमरा लेंसों द्वारा उत्पन्न रेडियल और स्पर्शरेखीय विकृतियों को ठीक किया जा सके, और सटीक मापन, ज्यामितीय विश्लेषण, तथा परिशुद्धता कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त विकृतिरहित छवियाँ प्राप्त हों।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

कैमरा लेंस विकृतियाँ पैदा करते हैं, जिससे सीधी रेखाएँ मुड़ी हुई दिखाई देती हैं और छवि किनारों के पास की वस्तुएँ फैली हुई या संकुचित दिखाई देती हैं। यह ब्लॉक ज्ञात कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटरों का उपयोग करके इन विकृतियों को ठीक करता है। यह ब्लॉक:

1. इनपुट छवियाँ और कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटर (फोकल लंबाइयाँ fx/fy, ऑप्टिकल केंद्र cx/cy, रेडियल विकृति गुणांक k1/k2/k3, स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक p1/p2) प्राप्त करता है

2. मानक OpenCV प्रारूप में आंतरिक पैरामीटरों (फोकल लंबाइयों और ऑप्टिकल केंद्रों) से एक कैमरा मैट्रिक्स बनाता है: fx, fy को विकर्ण पर, cx, cy को ऑप्टिकल केंद्र के रूप में, और निचले-दाएँ कोने में 1 के साथ 3x3 मैट्रिक्स

3. विकृति गुणांकों को 5-तत्वीय ऐरे (k1, k2, p1, p2, k3) में संयोजित करता है, जो रेडियल और स्पर्शरेखीय विकृति पैरामीटरों का प्रतिनिधित्व करता है

4. OpenCV के getOptimalNewCameraMatrix का उपयोग करके एक इष्टतम नया कैमरा मैट्रिक्स गणना करता है, ताकि सुधार के बाद उपयोग योग्य छवि क्षेत्र अधिकतम हो सके (विकृति सुधार के परिणामस्वरूप आने वाली काली सीमाएँ हटाई जाती हैं)

5. OpenCV के undistort फ़ंक्शन को लागू करता है ताकि रेडियल विकृतियाँ (बारेल और पिनकुशन विकृति, जो मुड़ी हुई रेखाएँ पैदा करती हैं) और स्पर्शरेखीय विकृतियाँ (लेंस का गलत संरेखण, जिससे तिरछी छवियाँ बनती हैं) दोनों ठीक की जा सकें

6. सीधी रेखाओं को सीधा करके, किनारी विकृतियों को हटाकर, और ज्यामितीय शुद्धता बहाल करके सुधारी गई, विकृतिरहित छवि लौटाता है

यह ब्लॉक पर्दे के पीछे OpenCV के कैमरा कैलिब्रेशन फ़ंक्शनों का उपयोग करता है, मानक कंप्यूटर विज़न कैमरा कैलिब्रेशन पद्धति का अनुसरण करते हुए (देखें OpenCV कैलिब्रेशन ट्यूटोरियल कैलिब्रेशन पैरामीटर प्राप्त करने के विवरण के लिए)। रेडियल विकृति गुणांक (k1, k2, k3) बारेल/पिनकुशन विकृति को ठीक करते हैं, जहाँ छवि बिंदु ऑप्टिकल केंद्र से रेडियल रूप से विस्थापित होते हैं। स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक (p1, p2) लेंस के गलत संरेखण से होने वाली विकृति को ठीक करते हैं। कैलिब्रेशन पैरामीटर पहले से किसी कैमरा कैलिब्रेशन प्रक्रिया (आमतौर पर चेकबोर्ड पैटर्न का उपयोग करके) के माध्यम से प्राप्त किए जाने चाहिए या कैमरा निर्माता द्वारा प्रदान किए जाने चाहिए।

आवश्यकताएँ

कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटर: इस ब्लॉक के लिए कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त पूर्व-गणना किए गए कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटर आवश्यक हैं:

• फोकल लंबाइयाँ (fx, fy): x और y अक्षों के साथ पिक्सेल में फोकल लंबाइयाँ (गैर-वर्गाकार पिक्सेल के लिए भिन्न हो सकती हैं)

• ऑप्टिकल केंद्र (cx, cy): प्रिंसिपल पॉइंट निर्देशांक (आदर्श कैमरों में छवि केंद्र)

• रेडियल विकृति गुणांक (k1, k2, k3): बारेल और पिनकुशन विकृति को ठीक करें

• स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक (p1, p2): लेंस के गलत संरेखण से होने वाली विकृति को ठीक करें

ये पैरामीटर आम तौर पर चेकबोर्ड पैटर्न या समान कैलिब्रेशन लक्ष्य के साथ OpenCV की कैमरा कैलिब्रेशन प्रक्रिया का उपयोग करके प्राप्त किए जाते हैं। देखें OpenCV कैमरा कैलिब्रेशन दस्तावेज़ीकरण कैलिब्रेशन पद्धति के लिए।

सामान्य उपयोग के मामले

• मापन और मेट्रोलॉजी अनुप्रयोग: सटीक मापन वर्कफ़्लो के लिए लेंस विकृतियों को ठीक करें (जैसे, वस्तु का आकार मापने से पहले विकृतियाँ हटाएँ, परिशुद्धता मापों के लिए ज्यामितीय विकृतियाँ ठीक करें, आयामी विश्लेषण के लिए छवियों को विकृतिरहित करें), जिससे कैमरा छवियों से सटीक मापन संभव हो सके

• ज्यामितीय विश्लेषण वर्कफ़्लो: ज्यामितीय कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए छवियाँ तैयार करें (जैसे, लाइन डिटेक्शन से पहले छवियों को विकृतिरहित करें, ज्यामितीय आकृति विश्लेषण के लिए विकृतियाँ ठीक करें, सटीक कोण मापन के लिए छवियाँ तैयार करें), जिससे सुधारी गई छवियों के साथ सटीक ज्यामितीय विश्लेषण संभव हो सके

• बहु-कैमरा प्रणालियाँ: विभिन्न लेंस विशेषताओं वाले अनेक कैमरों की छवियों को मानकीकृत करें (जैसे, विभिन्न कैमरा कोणों से छवियों को विकृतिरहित करें, वाइड-एंगल लेंस विकृतियाँ ठीक करें, स्टिरीयो विज़न के लिए अनेक कैमरों की छवियों को मानकीकृत करें), जिससे कैमरा सेटअप्स के बीच सुसंगत छवि ज्यामिति संभव हो सके

• परिशुद्धता मॉडल्स के लिए पूर्व-प्रसंस्करण: उच्च ज्यामितीय शुद्धता की आवश्यकता वाले मॉडलों के लिए छवियाँ तैयार करें (जैसे, ज्यामितीय मॉडल चलाने से पहले छवियों को विकृतिरहित करें, सटीक फीचर डिटेक्शन के लिए विकृतियाँ ठीक करें, परिशुद्ध पोज़ अनुमान के लिए छवियाँ तैयार करें), जिससे ज्यामितीय कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए बेहतर शुद्धता संभव हो सके

• वाइड-एंगल और फिशआई सुधार: वाइड-एंगल या फिशआई लेंसों से आने वाली गंभीर विकृतियों को ठीक करें (जैसे, वाइड-एंगल लेंसों की बारेल विकृति ठीक करें, फिशआई विकृति प्रभाव हटाएँ, वाइड-एंगल छवियों में मुड़ी हुई रेखाओं को सीधा करें), जिससे मानक कंप्यूटर विज़न वर्कफ़्लो में वाइड-एंगल लेंसों का उपयोग संभव हो सके

• वीडियो स्थिरीकरण तैयारी: वीडियो स्थिरीकरण पाइपलाइनों के हिस्से के रूप में लेंस विकृतियों को ठीक करें (जैसे, स्थिरीकरण से पहले वीडियो फ़्रेमों को विकृतिरहित करें, वीडियो स्ट्रीम्स में कैमरा-विशिष्ट विकृतियाँ ठीक करें, गति विश्लेषण के लिए फ़्रेम तैयार करें), जिससे अधिक सटीक वीडियो प्रसंस्करण संभव हो सके

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

यह ब्लॉक छवियाँ प्राप्त करता है और विकृतिरहित छवियाँ उत्पन्न करता है:

• छवि लोडिंग ब्लॉकों के बाद प्रसंस्करण से पहले लेंस विकृतियाँ ठीक करने के लिए, जिससे ज्यामितीय रूप से सही छवियों के साथ सटीक विश्लेषण संभव हो सके

• मापन और विश्लेषण ब्लॉकों से पहले जिन्हें ज्यामितीय शुद्धता की आवश्यकता होती है (जैसे, आकार मापन, कोण मापन, दूरी गणना, ज्यामितीय आकृति विश्लेषण), जिससे विकृतिरहित छवियों से सटीक मापन संभव हो सके

• ज्यामितीय कंप्यूटर विज़न ब्लॉकों से पहले जो रेखाओं, आकृतियों, या स्थानिक संबंधों का विश्लेषण करते हैं (जैसे, लाइन डिटेक्शन, कंटूर विश्लेषण, ज्यामितीय पैटर्न मिलान, पोज़ अनुमान), जिससे सुधारी गई छवियों के साथ सटीक ज्यामितीय विश्लेषण संभव हो सके

• बहु-कैमरा वर्कफ़्लो में प्रसंस्करण से पहले विभिन्न कैमरों की छवियों को मानकीकृत करने के लिए (जैसे, विभिन्न कैमरा कोणों से छवियों को विकृतिरहित करें, तुलना से पहले कैमरा-विशिष्ट विकृतियाँ ठीक करें, स्टिरीयो विज़न के लिए छवियों को मानकीकृत करें), जिससे कैमरा सेटअप्स के बीच सुसंगत प्रसंस्करण संभव हो सके

• डिटेक्शन या वर्गीकरण ब्लॉकों से पहले उन परिशुद्धता अनुप्रयोगों में जहाँ ज्यामितीय शुद्धता मायने रखती है (जैसे, सटीक स्थानीयकरण के लिए विकृतिरहित छवियों में वस्तुओं का पता लगाएँ, ज्यामितीय रूप से सही छवियों में वस्तुओं का वर्गीकरण करें, सटीक स्थानिक संबंधों की आवश्यकता वाले मॉडल चलाएँ), जिससे डिटेक्शन और वर्गीकरण कार्यों के लिए बेहतर शुद्धता संभव हो सके

• वीडियो प्रोसेसिंग workflows में वीडियो फ़्रेमों में विकृतियाँ ठीक करने के लिए (जैसे, गति विश्लेषण के लिए वीडियो फ़्रेमों को विकृतिरहित करें, वीडियो स्ट्रीम्स में कैमरा विकृतियाँ ठीक करें, ट्रैकिंग एल्गोरिदम के लिए फ़्रेम तैयार करें), जिससे सुधारे गए फ़्रेमों के साथ सटीक वीडियो विश्लेषण संभव हो सके

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/camera-calibration@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
fx	float	x-अक्ष के साथ पिक्सेल में फोकल लंबाई। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा। आमतौर पर कैमरा कैलिब्रेशन (जैसे, चेकबोर्ड पैटर्न के साथ OpenCV कैलिब्रेशन) के माध्यम से प्राप्त। कैमरे की क्षैतिज फोकल लंबाई को दर्शाता है। वर्गाकार पिक्सेलों के लिए, fx और fy आमतौर पर समान होते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन या निर्माता विनिर्देशों से प्राप्त होना चाहिए..	✅
fy	float	y-अक्ष के साथ पिक्सेल में फोकल लंबाई। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा। आमतौर पर कैमरा कैलिब्रेशन (जैसे, चेकबोर्ड पैटर्न के साथ OpenCV कैलिब्रेशन) के माध्यम से प्राप्त। कैमरे की ऊर्ध्वाधर फोकल लंबाई को दर्शाता है। वर्गाकार पिक्सेलों के लिए, fx और fy आमतौर पर समान होते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन या निर्माता विनिर्देशों से प्राप्त होना चाहिए..	✅
cx	float	ऑप्टिकल केंद्र (प्रिंसिपल पॉइंट) का x-निर्देशांक, पिक्सेल में। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा, जो कैमरे के प्रिंसिपल पॉइंट के x-निर्देशांक (आदर्श कैमरों में छवि केंद्र) को दर्शाता है। आमतौर पर छवि चौड़ाई के आधे के पास होता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। कैमरे के ऑप्टिकल केंद्र को परिभाषित करने के लिए cy के साथ उपयोग किया जाता है..	✅
cy	float	ऑप्टिकल केंद्र (प्रिंसिपल पॉइंट) का y-निर्देशांक, पिक्सेल में। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा, जो कैमरे के प्रिंसिपल पॉइंट के y-निर्देशांक (आदर्श कैमरों में छवि केंद्र) को दर्शाता है। आमतौर पर छवि ऊँचाई के आधे के पास होता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। कैमरे के ऑप्टिकल केंद्र को परिभाषित करने के लिए cx के साथ उपयोग किया जाता है..	✅
k1	float	पहला रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग बारेल और पिनकुशन विकृति को ठीक करने के लिए किया जाता है (जहाँ सीधी रेखाएँ मुड़ी हुई दिखाई देती हैं)। k1 आमतौर पर प्रमुख रेडियल विकृति पद होता है। धनात्मक मान अक्सर बारेल विकृति को दर्शाते हैं, ऋणात्मक मान पिनकुशन विकृति को दर्शाते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त..	✅
k2	float	दूसरा रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग उच्च-क्रम रेडियल विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। k2, प्रथम-क्रम k1 पद से आगे की अधिक जटिल रेडियल विकृति प्रतिरूपों को ठीक करने में मदद करता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। इसका परिमाण अक्सर k1 से छोटा होता है..	✅
k3	float	तीसरा रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग अतिरिक्त उच्च-क्रम रेडियल विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। k3 आमतौर पर सबसे छोटा रेडियल विकृति पद होता है और बहुत सटीक विकृति सुधार, विशेषकर वाइड-एंगल लेंसों के लिए, उपयोग किया जाता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। मानक लेंसों के लिए अक्सर 0 पर सेट किया जाता है..	✅
p1	float	पहला स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग लेंस के गलत संरेखण से होने वाली स्पर्शरेखीय विकृति को ठीक करने के लिए किया जाता है। p1 उन तिरछी विकृतियों को ठीक करता है जहाँ लेंस छवि सेंसर के साथ पूरी तरह संरेखित नहीं होता। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। अच्छी तरह संरेखित लेंसों के लिए, p1 और p2 अक्सर शून्य के करीब होते हैं..	✅
p2	float	दूसरा स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग अतिरिक्त स्पर्शरेखीय विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। p2, लेंस के गलत संरेखण से होने वाली विकृतियों को ठीक करने के लिए p1 के साथ काम करता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। अच्छी तरह संरेखित लेंसों के लिए, p1 और p2 अक्सर शून्य के करीब होते हैं..	✅
use_fisheye_model	bool	फिशआई विकृति मॉडल (Rational/Divisional) सक्षम करें। यदि true है, तो एक अलग गणितीय मॉडल का उपयोग करता है जो फिशआई लेंसों के लिए बेहतर उपयुक्त है। सक्षम होने पर, k1 प्राथमिक पैरामीटर होता है, और अन्य गुणांक आमतौर पर 0 होते हैं..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार कैमरा कैलिब्रेशन संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवि (छवि): लेंस विकृतियाँ हटाने के लिए इनपुट छवि। प्रदान किए गए कैमरा कैलिब्रेशन पैरामीटरों का उपयोग करके छवि को रेडियल और स्पर्शरेखीय विकृतियों के लिए सुधारा जाएगा। ज्ञात कैलिब्रेशन पैरामीटरों वाले कैमरों की छवियों के साथ काम करता है। विकृतिरहित आउटपुट छवि में सुधारी गई ज्यामिति होगी, जिसमें सीधी रेखाएँ सीधी होंगी और किनारी विकृतियाँ हटाई जाएँगी..

  • fx (float): x-अक्ष के साथ पिक्सेल में फोकल लंबाई। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा। आमतौर पर कैमरा कैलिब्रेशन (जैसे, चेकबोर्ड पैटर्न के साथ OpenCV कैलिब्रेशन) के माध्यम से प्राप्त। कैमरे की क्षैतिज फोकल लंबाई को दर्शाता है। वर्गाकार पिक्सेलों के लिए, fx और fy आमतौर पर समान होते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन या निर्माता विनिर्देशों से प्राप्त होना चाहिए..

  • fy (float): y-अक्ष के साथ पिक्सेल में फोकल लंबाई। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा। आमतौर पर कैमरा कैलिब्रेशन (जैसे, चेकबोर्ड पैटर्न के साथ OpenCV कैलिब्रेशन) के माध्यम से प्राप्त। कैमरे की ऊर्ध्वाधर फोकल लंबाई को दर्शाता है। वर्गाकार पिक्सेलों के लिए, fx और fy आमतौर पर समान होते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन या निर्माता विनिर्देशों से प्राप्त होना चाहिए..

  • cx (float): ऑप्टिकल केंद्र (प्रिंसिपल पॉइंट) का x-निर्देशांक, पिक्सेल में। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा, जो कैमरे के प्रिंसिपल पॉइंट के x-निर्देशांक (आदर्श कैमरों में छवि केंद्र) को दर्शाता है। आमतौर पर छवि चौड़ाई के आधे के पास होता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। कैमरे के ऑप्टिकल केंद्र को परिभाषित करने के लिए cy के साथ उपयोग किया जाता है..

  • cy (float): ऑप्टिकल केंद्र (प्रिंसिपल पॉइंट) का y-निर्देशांक, पिक्सेल में। कैमरे के आंतरिक पैरामीटरों का हिस्सा, जो कैमरे के प्रिंसिपल पॉइंट के y-निर्देशांक (आदर्श कैमरों में छवि केंद्र) को दर्शाता है। आमतौर पर छवि ऊँचाई के आधे के पास होता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। कैमरे के ऑप्टिकल केंद्र को परिभाषित करने के लिए cx के साथ उपयोग किया जाता है..

  • k1 (float): पहला रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग बारेल और पिनकुशन विकृति को ठीक करने के लिए किया जाता है (जहाँ सीधी रेखाएँ मुड़ी हुई दिखाई देती हैं)। k1 आमतौर पर प्रमुख रेडियल विकृति पद होता है। धनात्मक मान अक्सर बारेल विकृति को दर्शाते हैं, ऋणात्मक मान पिनकुशन विकृति को दर्शाते हैं। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त..

  • k2 (float): दूसरा रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग उच्च-क्रम रेडियल विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। k2, प्रथम-क्रम k1 पद से आगे की अधिक जटिल रेडियल विकृति प्रतिरूपों को ठीक करने में मदद करता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। इसका परिमाण अक्सर k1 से छोटा होता है..

  • k3 (float): तीसरा रेडियल विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग अतिरिक्त उच्च-क्रम रेडियल विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। k3 आमतौर पर सबसे छोटा रेडियल विकृति पद होता है और बहुत सटीक विकृति सुधार, विशेषकर वाइड-एंगल लेंसों के लिए, उपयोग किया जाता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। मानक लेंसों के लिए अक्सर 0 पर सेट किया जाता है..

  • p1 (float): पहला स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग लेंस के गलत संरेखण से होने वाली स्पर्शरेखीय विकृति को ठीक करने के लिए किया जाता है। p1 उन तिरछी विकृतियों को ठीक करता है जहाँ लेंस छवि सेंसर के साथ पूरी तरह संरेखित नहीं होता। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। अच्छी तरह संरेखित लेंसों के लिए, p1 और p2 अक्सर शून्य के करीब होते हैं..

  • p2 (float): दूसरा स्पर्शरेखीय विकृति गुणांक। कैमरे के विकृति पैरामीटरों का हिस्सा, जिसका उपयोग अतिरिक्त स्पर्शरेखीय विकृति प्रभावों को ठीक करने के लिए किया जाता है। p2, लेंस के गलत संरेखण से होने वाली विकृतियों को ठीक करने के लिए p1 के साथ काम करता है। कैमरा कैलिब्रेशन के माध्यम से प्राप्त। अच्छी तरह संरेखित लेंसों के लिए, p1 और p2 अक्सर शून्य के करीब होते हैं..

  • use_fisheye_model (boolean): फिशआई विकृति मॉडल (Rational/Divisional) सक्षम करें। यदि true है, तो एक अलग गणितीय मॉडल का उपयोग करता है जो फिशआई लेंसों के लिए बेहतर उपयुक्त है। सक्षम होने पर, k1 प्राथमिक पैरामीटर होता है, और अन्य गुणांक आमतौर पर 0 होते हैं..

• आउटपुट

  • calibrated_image (छवि): कार्यप्रवाहों में इमेज।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/camera-calibration@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "fx": 0.123,
	    "fy": 0.123,
	    "cx": 0.123,
	    "cy": 0.123,
	    "k1": 0.123,
	    "k2": 0.123,
	    "k3": 0.123,
	    "p1": 0.123,
	    "p2": 0.123,
	    "use_fisheye_model": true
	}