JPH08240421A - Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameter - Google Patents
Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameterInfo
- Publication number
- JPH08240421A JPH08240421A JP7045159A JP4515995A JPH08240421A JP H08240421 A JPH08240421 A JP H08240421A JP 7045159 A JP7045159 A JP 7045159A JP 4515995 A JP4515995 A JP 4515995A JP H08240421 A JPH08240421 A JP H08240421A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- camera
- marker
- coordinate system
- information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明はカメラ位置や姿勢等の
カメラパラメータの推定方法およびそのパラメータの推
定を元にカメラ映像上に映っている物体の認識方法に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for estimating camera parameters such as camera position and orientation, and a method for recognizing an object displayed on a camera image based on the estimation of the parameters.
【０００２】[0002]
【従来の技術】カメラの位置や姿勢のカメラパラメータ
を得るには、カメラの移動を追跡し、その時系列データ
からカメラパラメータを推定する方法がある。このよう
にして得たカメラパラメータの推定量と外界のセンサ等
およびカメラ自身が持っている地図情報を用いることに
より、現在のカメラパラメータの確認が行われている。
また、ある領域内の物体認識は、既に認識対象の様々な
性質、特徴量等をテンプレートとして与えられる。この
テンプレートの特徴量と、画像として映っている認識対
象物から求めた特徴量とを比較することによって認識し
ている。2. Description of the Related Art In order to obtain the camera parameter of the position and orientation of the camera, there is a method of tracking the movement of the camera and estimating the camera parameter from the time series data. The current camera parameter is confirmed by using the estimated amount of the camera parameter obtained in this way and the map information held by the external sensor and the camera itself.
Further, in the object recognition within a certain area, various properties, feature amounts, etc. of the recognition target are already given as templates. It is recognized by comparing the feature amount of this template with the feature amount obtained from the recognition target object shown as an image.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上記のようにしてカメ
ラパラメータを得るとき、何等かの理由で、カメラ自身
が自己の位置や姿勢を見失ったときや、カメラが移動し
ていない場合、カメラの電源が入った瞬間等には、今ま
での時系列データに対する情報がないので、カメラ位置
や姿勢等の情報を得ることが困難となる問題がある。ま
た、移動カメラからの入力画像は、その時毎の背景が映
っており、一定の認識対象物が映し出されているわけで
はない。そのため、対象物ごとの特徴量等を必要とし、
すべての既知の特徴量に対して画像上の認識対象物から
求めた特徴量とを比較しなければならず計算量が膨大と
なり、認識するまでの時間もかかる問題がある。When the camera parameters are obtained as described above, if the camera loses sight of its own position or posture for some reason, or if the camera is not moving, At the moment when the power is turned on, there is no information on the time-series data up to now, so there is a problem that it is difficult to obtain information such as the camera position and orientation. Further, the input image from the moving camera shows the background for each time, and does not show a constant recognition target object. Therefore, the feature amount for each object is required,
It is necessary to compare all known feature amounts with the feature amount obtained from the recognition target object on the image, resulting in a huge amount of calculation, and there is a problem that it takes time to recognize.
【０００４】この発明は上記の事情に鑑みてなされたも
ので、ある領域を任意に移動するカメラでの静止画像を
使用してカメラ位置や姿勢等のパラメータを自動的に得
るようにするとともに、映像として映っている物体の認
識を行うようにしたカメラパラメータの推定方法および
そのパラメータ利用の物体認識方法を提供することを目
的とする。The present invention has been made in view of the above circumstances, and automatically obtains parameters such as camera position and orientation by using a still image of a camera that arbitrarily moves in a certain area, and An object of the present invention is to provide a camera parameter estimation method for recognizing an object displayed as an image and an object recognition method using the parameter.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】この発明は、上記の目的
を達成するために、第１発明は、カメラで監視する領域
内にマーカーを設置し、そのマーカーのワールド座標系
の位置をデータベースに蓄え、カメラで撮影した静止画
像からデータベースの情報および定数を用いてマーカー
を識別し認識した後、データベース上の位置情報と前記
静止画像の位置座標から、カメラ自身の自己の位置や姿
勢などのカメラパラメータを算出することを特徴とする
ものである。In order to achieve the above object, the present invention provides a marker in a region monitored by a camera, and stores the position of the marker in the world coordinate system in a database. After storing and recognizing the marker from the still image taken by the camera using the information and constants in the database, the position information of the camera and the position coordinates of the still image are used to determine the camera's own position and orientation. It is characterized by calculating parameters.
【０００６】第２発明は、前記定数がワールド座標系、
カメラ座標系、時刻ｔでの画像座標系、カメラ座標系で
のマーカー位置、各マーカーに対する画像座標系での座
標、カメラのワールド座標系での位置・姿勢およびカメ
ラの焦点距離からなることを特徴とするものである。According to a second aspect of the invention, the constant is the world coordinate system,
It is characterized by the camera coordinate system, the image coordinate system at time t, the marker position in the camera coordinate system, the coordinates in the image coordinate system for each marker, the position / orientation of the camera in the world coordinate system, and the focal length of the camera. It is what
【０００７】第３発明は、前記マーカーには色情報、模
様情報、形状情報等の識別情報を付したことを特徴とす
るものである。A third invention is characterized in that the marker is provided with identification information such as color information, pattern information and shape information.
【０００８】第４発明は、カメラパラメータと、データ
ベースに蓄えられている認識対象物の特徴点座標情報と
から特徴点における画像座標系での座標を推定した後、
この座標が実際の画像座標系の範囲内にあるときに認識
対象物を認識するようにしたことを特徴とするものであ
る。According to a fourth aspect of the invention, after estimating the coordinates of the feature points in the image coordinate system from the camera parameters and the feature point coordinate information of the recognition object stored in the database,
The feature is that the recognition target is recognized when the coordinates are within the range of the actual image coordinate system.
【０００９】第５発明は、前記認識対象物の認識情報を
カメラで撮影した静止画像上に重ねて表示したことを特
徴とするものである。A fifth aspect of the invention is characterized in that the recognition information of the recognition object is displayed in a superimposed manner on a still image taken by a camera.
【００１０】第６発明は、前記認識対象物に強調表示手
段を採用したことを特徴とするものである。A sixth invention is characterized in that a highlighting means is adopted for the recognition object.
【００１１】[0011]
【作用】監視する領域内のマーカーを所定時刻でカメラ
により撮影してその静止画像を得る。その後、その画像
からマーカーを抽出し、マーカーに付された識別情報か
ら個々のマーカーを認識して、その認識したマーカーの
特徴点の位置情報をデータベースから得る。その位置情
報と画像座標系の座標からカメラのパラメータである位
置、姿勢、焦点距離等を得る。そして、得たパラメータ
と監視領域内の認識対象物のデータベースにおける特徴
点座標情報を用いて機器名情報等から物体の認識を行
う。The marker in the area to be monitored is photographed by the camera at a predetermined time to obtain its still image. After that, a marker is extracted from the image, each marker is recognized from the identification information attached to the marker, and the position information of the feature point of the recognized marker is obtained from the database. From the position information and the coordinates of the image coordinate system, the position, orientation, focal length, etc., which are the parameters of the camera, are obtained. Then, using the obtained parameters and the feature point coordinate information in the database of the recognition target object in the monitoring area, the object is recognized from the device name information and the like.
【００１２】[0012]
【実施例】以下この発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１はこの発明の第１実施例を述べるためのフ
ローチャートで、図１において、まずステップＳ１でカ
メラＣＡで監視する領域内に、図２に示すようにマーカ
ーＭ1，Ｍ2，〜Ｍiを設置する。その後、ステップＳ２
で所定時刻ｔでカメラによりマーカーを撮影した画像
（静止画像）を得るとともに、図３に示すような各座標
系やマーカー位置等の定数を設定する。このステップＳ
２の中の定数のうちワールド座標系でのマーカーの位置
は予めデータベースに蓄えられている。ステップＳ２で
得た画像は、ステップＳ３でカメラの姿勢がＸ，Ｙ，Ｚ
軸の正方向に対してどのような姿勢で得たものであるか
を見る。その後、各々のマーカーの位置Ｍiをステップ
Ｓ４より所定時刻ｔでカメラにより撮影した画像から抽
出する。このステップＳ４で抽出したマーカーに付され
ている識別情報からステップＳ５で個々のマーカーを認
識する。次にステップＳ６で認識したマーカーの特徴点
の位置情報をデータベースから得る。データベースから
得たワールド座標系での位置情報に対する画像座標系で
の座標の相対関係から、ステップＳ７でカメラの位置、
姿勢、焦点距離のパラメータを得る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Figure 1 is a flow chart for describing a first embodiment of the present invention, in FIG. 1, the first area to be monitored by the camera CA at step S1, the marker M 1 as shown in FIG. 2, M 2, ~M i Set up. Then, step S2
At the predetermined time t, an image (still image) of the marker taken by the camera is obtained, and constants such as each coordinate system and the marker position as shown in FIG. 3 are set. This step S
The position of the marker in the world coordinate system among the constants in 2 is stored in the database in advance. In the image obtained in step S2, the posture of the camera is X, Y, Z in step S3.
See how the posture was obtained with respect to the positive direction of the axis. Then, the position M i of each marker is extracted from the image taken by the camera at the predetermined time t from step S4. Individual markers are recognized in step S5 from the identification information attached to the markers extracted in step S4. Next, the position information of the characteristic points of the marker recognized in step S6 is obtained from the database. From the relative relationship of the coordinates in the image coordinate system to the position information in the world coordinate system obtained from the database, the position of the camera in step S7,
Get parameters of posture and focal length.
【００１３】次に上記第１実施例の作用について図２お
よび図３により説明するに、まず、図２について述べ
る。図２において、監視する領域(図示点線で囲んだ領
域)内に円柱状のマーカーＭ1，Ｍ2，〜Ｍi（マーカーは
円柱状でなくても良い）を所定の間隔で設置し、所定の
時刻ｔでカメラＣＡにより撮影した画像を得る。なお、
各々のマーカーＭ1，Ｍ2，〜Ｍiには、識別情報が予め
視覚的に付加されている。例えば、マーカーに別々の色
を塗布したり、ラインの本数や間隔を変えて印しを付け
る等を行う。Next, the operation of the first embodiment will be described with reference to FIGS. 2 and 3, and first, FIG. 2 will be described. In FIG. 2, cylindrical markers M 1 , M 2 , to M i (the markers do not have to be cylindrical) are installed at predetermined intervals in a region to be monitored (a region surrounded by a dotted line in the drawing), and predetermined. An image taken by the camera CA is obtained at time t. In addition,
Identification information is visually added in advance to each of the markers M 1 , M 2 , to M i . For example, different colors are applied to the markers, marking is performed by changing the number of lines or intervals.
【００１４】次に、図３について述べる。図３におい
て、前記定数はワールド座標系（WＸ，WＹ，WＺ）にお
けるマーカーＭ1，Ｍ2，〜Ｍiに対する画像座標系の座
標をｍi（ｕi，ｖi）、ワールド座標系におけるカメラ
ＣＡの位置や姿勢を（WＸC，WＹC，WＺC，α，β，
γ）、焦点距離をｆと設定したものである。なお、定数
は上記の外に図３に示すように、（CＸ，CＹ，CＺ）は
カメラ座標系、（Ｕ，Ｖ）は時刻ｔでの画像座標系、W
Ｍi（WＸi，WＹi，WＺi）はワールド座標系でのマーカ
ーの位置、CＭi（CＸi，CＹi，CＺi）はカメラ座標系で
のマーカーの位置である。Next, FIG. 3 will be described. 3, the constant is the world coordinate system (W X, W Y, W Z) marker M 1 in, M 2, the coordinates of the image coordinate system relative ~M i m i (u i, v i), world coordinates The position and orientation of the camera CA in the system are ( W X C , W Y C , W Z C , α, β,
γ) and the focal length is set to f. In addition to the above constants, ( C X, C Y, C Z) is a camera coordinate system, (U, V) is an image coordinate system at time t, and W is a constant.
M i ( W X i , W Y i , W Z i ) is the position of the marker in the world coordinate system, and C M i ( C X i , C Y i , C Z i ) is the position of the marker in the camera coordinate system. Is.
【００１５】また、カメラＣＡの姿勢（α，β，γ）
は、まずＺ軸の正方向に対して左回りにγの角だけ、次
にＹ軸の正方向に対して左回りにβの角だけ、さらにＸ
軸の正方向に対して左回りにαの角だけ回転した状態で
あるとする。ここで、ワールド座標系におけるマーカー
Ｍ1，Ｍ2，〜Ｍiの特徴点の位置Ｍi（WＸi，WＹi，
WＺi）は、前述のように既にデータベース（図示省略）
に蓄えられているから、まず、各々のマーカーＭ1，
Ｍ2，〜Ｍiを所定時刻ｔでカメラＣＡから入力された画
像から抽出する。その後、画像上で抽出できたマーカー
は、各々のマーカーＭ1，Ｍ2，〜Ｍiに付加されている
識別情報から、個々に認識することができるため、認識
されたマーカーＭ1，Ｍ2，〜Ｍiの特徴点の位置情報
を、データベースから獲得することができるようにな
る。獲得できた特徴点の位置Ｍi（WＸi，WＹi，WＺi）
に対する画像座標系の座標ｍi（ｕi，ｖi）の相対関係
から、カメラＣＡ自身が自己の位置（WＸC，WＹC，
WＺC）、姿勢（α，β，γ）、焦点距離ｆのカメラパラ
メータ（WＸC，WＹC，WＺC，α，β，γ，ｆ）を一枚の
画像から獲得することができるようになる。Further, the posture of the camera CA (α, β, γ)
Is an angle of γ counterclockwise with respect to the positive direction of the Z axis, then an angle of β counterclockwise with respect to the positive direction of the Y axis, and further X
It is assumed that the shaft is rotated counterclockwise by an angle α with respect to the positive direction of the axis. Here, the positions M i ( W X i , W Y i , W Y i , W Y i , of the feature points of the markers M 1 , M 2 , and M i in the world coordinate system
W Z i ) is already in the database (not shown) as described above.
First, each marker M 1 ,
M 2 to M i are extracted from an image input from the camera CA at a predetermined time t. After that, the markers that can be extracted on the image can be individually recognized from the identification information added to each of the markers M 1 , M 2 , and -M i. Therefore, the recognized markers M 1 , M 2 are recognized. , To M i , the position information of the feature points can be acquired from the database. Positions of acquired feature points M i ( W X i , W Y i , W Z i )
From the relative relationship of the coordinates m i (u i , v i ) of the image coordinate system with respect to, the position of the camera CA itself ( W X C , W Y C ,
Acquiring camera parameters ( W X C , W Y C , W Z C , α, β, γ, f) of W Z C ), posture (α, β, γ) and focal length f from a single image. Will be able to.
【００１６】次に、図３よりカメラパラメータの算出方
法を数式を用いて記述すると以下のような式になる。Next, the method of calculating the camera parameters from FIG. 3 will be described using mathematical expressions as follows.
【００１７】[0017]
【数１】 [Equation 1]
【００１８】ｎ個の特徴点を観測すれば上記（１）式、
（２）式より次式が得られる。If n feature points are observed, the above equation (1)
The following equation is obtained from the equation (2).
【００１９】[0019]
【数２】 [Equation 2]
【００２０】また、（４）式より Ｘi＝ｕiｋi，Ｙi＝ｖiｋi ｍ＝１，２……ｎ ……（６） （５）式、（６）式より、最小自乗法を使用して未知行
列Ｒ’を計算でき、さらにＲ’の行列要素からカメラパ
ラメータの値を算出する。From equation (4), X i = u i k i , Y i = v i k i m = 1,2 ... n (6) From equations (5) and (6), the minimum The unknown matrix R ′ can be calculated using the square method, and the value of the camera parameter is calculated from the matrix element of R ′.
【００２１】次に図４により第２実施例について述べ
る。図４において、ステップＳ１１は監視領域内の認識
対象物のデータベースにおける特徴点座標情報で、この
情報とステップＳ１２の第１実施例で得たカメラパラメ
ータとを用いてその特徴点における画像座標系での座標
をステップＳ１３で推定する。ステップＳ１３で推定さ
れた座標が実際の画像座標系の範囲内にあるかどうかを
ステップＳ１４で判断し、ある場合には認識対象物が画
像上に映っているとステップＳ１５で処理して、機器名
情報により画像上に映っている物体がステップＳ１６で
認識される。Next, a second embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 4, step S11 is characteristic point coordinate information in the database of the recognition target object in the monitoring area. By using this information and the camera parameters obtained in the first embodiment of step S12, the image coordinate system at the characteristic point is determined. The coordinates of are estimated in step S13. In step S14, it is determined whether or not the coordinates estimated in step S13 are within the range of the actual image coordinate system, and if there is, the recognition target object appears on the image, the processing is performed in step S15, and the device Based on the name information, the object shown on the image is recognized in step S16.
【００２２】上記第２実施例はカメラで撮影した画像か
ら物体を認識するもので、第１実施例で求めたカメラパ
ラメータを用いて物体の認識を行うものである。次に、
第２実施例の作用を述べるに、第２実施例では監視領域
内の認識対象物（例えば図２に示す符号Ａ，Ｂ）の情報
（機器名情報、特徴点座標情報、三次元情報、形情報、
色情報、幾何学的性質等）は、図６に示すデータベース
に蓄えられているものとする。また、図５に示す画像座
標系（ｕHL，ｖHL）、（ｕHR，ｖHR）、（ｕLL，
ｖLL）、（ｕLR，ｖLR）は表示装置（図示しない）の解
像度によって求まる。The second embodiment is for recognizing an object from an image taken by a camera, and is for recognizing an object using the camera parameters obtained in the first embodiment. next,
The operation of the second embodiment will be described. In the second embodiment, information (device name information, feature point coordinate information, three-dimensional information, shape) of the recognition target object (for example, symbols A and B shown in FIG. 2) in the monitoring area is formed. information,
(Color information, geometrical properties, etc.) are stored in the database shown in FIG. Further, the image coordinate systems (u HL , v HL ), (u HR , v HR ), (u LL ,
v LL ) and (u LR , v LR ) are determined by the resolution of the display device (not shown).
【００２３】図６に示す各々の認識対象物のデータベー
スにおける特徴点座標情報（ワールド座標（WＸi，
WＹi，WＺi）と、第１実施例で求めたカメラパラメータ
（１）、（２）式より、その特徴点における画像座標系
での座標（ｕi’，ｖi’）が推定される。この座標（ｕ
i’，ｖi’）が実際の画像座標系の（ｕHL，ｖHL）、
（ｕHR，ｖHR）、（ｕLL，ｖLL）、（ｕLR，ｖLR）の範
囲内にあれば、このときの認識対象物が、画像上に映っ
ていると判断し、機器名情報により画像上に映っている
物体が認識できることになる。Feature point coordinate information (world coordinates ( W X i ,
The coordinates (u i ', v i ') in the image coordinate system at the characteristic point are estimated from W Y i , W Z i ) and the camera parameters (1) and (2) obtained in the first embodiment. To be done. This coordinate (u
i ', v i ') is (u HL , v HL ) in the actual image coordinate system,
If it is within the range of (u HR , v HR ), (u LL , v LL ), and (u LR , v LR ), it is determined that the recognition target object at this time is reflected in the image, and the device name The information makes it possible to recognize the object shown in the image.
【００２４】また、その認識対象物が持っている情報か
ら、静止画像上にその三次元情報等を重ねて表示させる
ことができる。表示方法としては、図７（ａ）、（ｂ）
のように、画像上に映っているすべての物体に色分けを
行ったり（例えば図７（ｂ）に示すように色違いのハッ
チング表示をする等）、画像上に図７（ａ）に示すよう
にマウスでポイントした物体のみを強調したりする等が
考えられる。このような表示形式を採用することによ
り、認識された物体が即座に分かり操作性の向上が図れ
る。Further, it is possible to superimpose and display the three-dimensional information and the like on the still image based on the information of the recognition object. The display method is as shown in FIGS.
As shown in FIG. 7A, all objects appearing on the image are color-coded (for example, different colors are hatched as shown in FIG. 7B). It is possible to emphasize only the object pointed to by the mouse. By adopting such a display format, it is possible to immediately recognize the recognized object and improve the operability.
【００２５】[0025]
【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
所定の領域を任意に移動するカメラにおける静止画像を
利用してカメラの位置や姿勢等のパラメータを自動的に
得ることができるとともに、そのパラメータを元に、カ
メラで撮影した画像から物体の認識を短時間で行うこと
ができるようになる利点がある。また、操作性の向上も
図ることができるようになる。As described above, according to the present invention,
Parameters such as the position and orientation of the camera can be automatically obtained by using a still image of a camera that moves arbitrarily in a predetermined area, and the object can be recognized from the image captured by the camera based on the parameters. There is an advantage that it can be performed in a short time. In addition, it becomes possible to improve operability.
【図１】この発明の第１実施例を示すフローチャート。FIG. 1 is a flowchart showing a first embodiment of the present invention.
【図２】カメラのワールド座標系での位置・姿勢を述べ
る説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram describing a position / orientation of a camera in a world coordinate system.
【図３】定数を説明するための説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining a constant.
【図４】この発明の第２実施例を示すフローチャート。FIG. 4 is a flowchart showing a second embodiment of the present invention.
【図５】画像座標系の説明図。FIG. 5 is an explanatory diagram of an image coordinate system.
【図６】データベース構成説明図。FIG. 6 is an explanatory diagram of a database structure.
【図７】強調表示手段を説明するためのもので、（ａ）
はマウスポインタでポインティングしたときの説明図、
（ｂ）はハッチングしたときの説明図。FIG. 7 is a view for explaining a highlighting means, (a)
Is an explanatory diagram when pointing with the mouse pointer,
(B) is explanatory drawing at the time of hatching.
Ｓ１…マーカー設定ステップ Ｓ２…マーカー画像を得るとともに定数を設定するステ
ップ Ｓ３…カメラ姿勢を見るステップ Ｓ４…画像抽出ステップ Ｓ５…マーカーを認識するステップ Ｓ６…マーカー特徴点を得るステップ Ｓ７…カメラパラメータを得るステップ ＣＡ…カメラ Ｍ1，Ｍ2〜Ｍi…マーカーS1 ... Marker setting step S2 ... Step for obtaining marker image and setting constant S3 ... Step for viewing camera posture S4 ... Step for extracting image S5 ... Step for recognizing marker S6 ... Step for obtaining marker feature point S7 ... Obtaining camera parameter step CA ... camera M 1, M 2 ~M i ... marker
Claims (6)
置し、そのマーカーのワールド座標系の位置をデータベ
ースに蓄え、カメラで撮影した静止画像からデータベー
スの情報および定数を用いてマーカーを識別し認識した
後、データベース上の位置情報と前記静止画像の位置座
標から、カメラ自身の自己の位置や姿勢などのカメラパ
ラメータを算出することを特徴とするカメラパラメータ
の推定方法。1. A marker is installed in an area monitored by a camera, the position of the marker in the world coordinate system is stored in a database, and the marker is identified and recognized from the still image captured by the camera using information and constants in the database. After that, the camera parameter estimation method is characterized in that the camera parameters such as the position and orientation of the camera itself are calculated from the position information on the database and the position coordinates of the still image.
系、時刻ｔでの画像座標系、カメラ座標系でのマーカー
位置、各マーカーに対する画像座標系での座標、カメラ
のワールド座標系での位置・姿勢およびカメラの焦点距
離からなることを特徴とする請求項１記載のカメラパラ
メータの推定方法。2. The constants are the world coordinate system, the camera coordinate system, the image coordinate system at time t, the marker position in the camera coordinate system, the coordinates in the image coordinate system for each marker, and the position in the world coordinate system of the camera. The method for estimating camera parameters according to claim 1, wherein the method comprises a posture and a focal length of the camera.
状情報等の識別情報を付したことを特徴とする請求項１
記載のカメラパラメータの推定方法。3. The marker is provided with identification information such as color information, pattern information, and shape information.
A method for estimating the described camera parameters.
方法により得たカメラパラメータと、データベースに蓄
えられている認識対象物の特徴点座標情報とから特徴点
における画像座標系での座標を推定した後、この座標が
実際の画像座標系の範囲内にあるときに認識対象物を認
識するようにしたことを特徴とするカメラパラメータ利
用の物体認識方法。4. The coordinates of the feature points in the image coordinate system are estimated from the camera parameters obtained by the camera parameter estimation method according to claim 1 and the feature point coordinate information of the recognition target object stored in the database. After that, the object recognition method using camera parameters is characterized in that the recognition target object is recognized when the coordinates are within the range of the actual image coordinate system.
影した静止画像上に重ねて表示したことを特徴とする請
求項４記載のカメラパラメータ利用の物体認識方法。5. The object recognition method using camera parameters according to claim 4, wherein the recognition information of the recognition target object is superimposed and displayed on a still image captured by a camera.
たことを特徴とする請求項４または５記載のカメラパラ
メータ利用の物体認識方法。6. The object recognition method using camera parameters according to claim 4, wherein a highlighting means is adopted for the recognition object.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7045159A JPH08240421A (en) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameter |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7045159A JPH08240421A (en) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameter |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08240421A true JPH08240421A (en) | 1996-09-17 |
Family
ID=12711497
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7045159A Pending JPH08240421A (en) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameter |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08240421A (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1115953A (en) * | 1997-06-26 | 1999-01-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera operation estimating method, and recording medium recorded with camera operation estimation program |
| JPH11259626A (en) * | 1998-03-12 | 1999-09-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera parameter estimating method using order statistic and program recording medium |
| JP2001204007A (en) * | 2000-01-19 | 2001-07-27 | Meidensha Corp | Device for setting supervised area by supervisory camera and its method |
| JP2002232869A (en) * | 2001-02-02 | 2002-08-16 | Mitsubishi Electric Corp | Calibration method for camera |
| JP2003050107A (en) * | 2001-08-07 | 2003-02-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Camera calibration device |
| JP2004334393A (en) * | 2003-05-02 | 2004-11-25 | Canon Inc | Image processing method and apparatus thereof |
| JP2009210331A (en) * | 2008-03-03 | 2009-09-17 | Toa Corp | Camera calibration apparatus and camera calibration method |
| JP2010165114A (en) * | 2009-01-14 | 2010-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | Image monitoring device and installation condition correction method |
| JP2012103116A (en) * | 2010-11-10 | 2012-05-31 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera pose information calculating device and camera pose information calculating program |
| WO2016157802A1 (en) * | 2015-03-27 | 2016-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and storage medium |
-
1995
- 1995-03-06 JP JP7045159A patent/JPH08240421A/en active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1115953A (en) * | 1997-06-26 | 1999-01-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera operation estimating method, and recording medium recorded with camera operation estimation program |
| JPH11259626A (en) * | 1998-03-12 | 1999-09-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera parameter estimating method using order statistic and program recording medium |
| JP2001204007A (en) * | 2000-01-19 | 2001-07-27 | Meidensha Corp | Device for setting supervised area by supervisory camera and its method |
| JP2002232869A (en) * | 2001-02-02 | 2002-08-16 | Mitsubishi Electric Corp | Calibration method for camera |
| JP2003050107A (en) * | 2001-08-07 | 2003-02-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Camera calibration device |
| JP2004334393A (en) * | 2003-05-02 | 2004-11-25 | Canon Inc | Image processing method and apparatus thereof |
| JP2009210331A (en) * | 2008-03-03 | 2009-09-17 | Toa Corp | Camera calibration apparatus and camera calibration method |
| JP2010165114A (en) * | 2009-01-14 | 2010-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | Image monitoring device and installation condition correction method |
| JP2012103116A (en) * | 2010-11-10 | 2012-05-31 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Camera pose information calculating device and camera pose information calculating program |
| WO2016157802A1 (en) * | 2015-03-27 | 2016-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and storage medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10636168B2 (en) | Image processing apparatus, method, and program | |
| CN105825498B (en) | Measurement data processing device, measurement data processing method, and program | |
| US20190266415A1 (en) | Surveillance information generation apparatus, imaging direction estimation apparatus, surveillance information generation method, imaging direction estimation method, and program | |
| US20060233436A1 (en) | 3D dense range calculations using data fusion techniques | |
| JP2006220521A (en) | Self-position measuring device and program for performing self-position measurement method | |
| CN110910459B (en) | Camera device calibration method and device and calibration equipment | |
| CN109901123B (en) | Sensor calibration method, device, computer equipment and storage medium | |
| US20200036953A1 (en) | Photogrammetry system and method of operation | |
| CN112561841A (en) | Point cloud data fusion method and device for laser radar and camera | |
| CN107972027B (en) | Robot positioning method and device and robot | |
| US11237057B2 (en) | Temperature processing apparatus and temperature processing method | |
| JPH08240421A (en) | Estimating method for camera parameter and object recognizing method utilizing the parameter | |
| CN109668568A (en) | A kind of method carrying out location navigation using panoramic imagery is looked around | |
| KR20160070874A (en) | Location-based Facility Management System Using Mobile Device | |
| EP3385747B1 (en) | Method, device and system for mapping position detections to a graphical representation | |
| KR20140114594A (en) | Auto-Camera Calibration Method Based on Human Object Tracking | |
| CN110728684B (en) | Map construction method and device, storage medium and electronic equipment | |
| CN116778094B (en) | Building deformation monitoring method and device based on optimal viewing angle shooting | |
| KR102195040B1 (en) | Method for collecting road signs information using MMS and mono camera | |
| JP2002259984A (en) | Motion analyzing device and motion analyzing method | |
| US20230079899A1 (en) | Determination of an absolute initial position of a vehicle | |
| CN110268438B (en) | Image database construction device, position and inclination estimation device, and image database construction method | |
| CN115457084A (en) | Multi-camera target detection tracking method and device | |
| US20230027236A1 (en) | Dimensional calibration of the field-of-view of a single camera | |
| Chien et al. | Acquisition Of Moving Objects And Hand-Eye Coordination. |