지원 > 지식기반 | Knowledge Base > 사용 방법(단계별 지침)
어안 렌즈 카메라 눈금 사용 방법
-
Pix4Dmapper 는 입력으로 이미지를 얻기위해 사용되는 카메라의 내부 파라미터를 줄 수 있어야 합니다.
-
이러한 파라미터는 3D 재구성을 위해 사용되며, 최적의 3D 재구성을 제공하기 위해 정확함이 중요합니다.
-
Pix4Dmapper 많은 카메라를 위한 최적의 파라미터를 가지는 카메라 내부 데이터베이스를 가지고 있습니다.
-
Pix4Dmapper 데이터베이스에 존재하지 않는 카메라의 경우 최적의 내부 카메라 파라미터는
-
Pix4Dmapper로 양질의 데이터 세트를 사용하고, 카메라를 보정하여 계산 할 수 있습니다.
-
이러한 파라미터 값은 동일한 카메라로 얻은 모든 프로젝트에 사용될 수 있습니다.
-
일반적인 대중용 카메라는 진동, 온도, 기타 에 민감하기 때문에, 기본적으로 동일한 초기 파라미터에서 시작하여, 각 프로젝트를 위한 내부 파라미터를 최적화합니다.
-
Pix4Dmapper의 데이터베이스에 없는 어안 카메라 내부 카메라 매개 변수를 얻기 위해:
-
이미지가 필요합니다.
-
다음의 속성과 같은 양질의 데이터세트가 필요합니다 :
-
• 충분한 이미지들 (80 ~100 개 정도가 좋습니다).
-
• 양질의 겹치기와 질감.
-
• 가능하다면, 그리드 비행 계획이 포함되어 있음.
-
• 가능하다면, GCP와 같이 사용
-
조정(Calibration) 절차
-
1. 새 프로젝트를 만들기: 202557369.
-
2. 이미지를 불러오기: 202557319.
-
3. 이미지 속성을 설정하기 위해서:
-
3.1 (선택사항) 이미지 좌표계를 선택합니다. :202557329.
-
3.2 (추천하는 선택사항)이미지 지리적 위치와 방향을 가져옵니다. : 202557329
-
3.3 카메라 모델을 수정합니다. 선택 카메라 모델(Select Camera Model) 섹션에서, 편집(Edit)을 클릭합니다.
-
3.3.1 카메라 모델 섹션에서, 편집(Edit)를 클릭합니다.
-
3.3.2 (비 RGB 카메라에만 해당) 올바른 밴드의 가중치를 설정합니다 : 206726203 (4 ~8단계)
-
3.3.3 카메라 모델 매개 변수 섹션에서, 어안 렌즈를 선택하고 다음 값을 설정합니다.
-
• 센서 폭 [mm] 또는 픽셀 크기[um]: 밀리미터 단위의 센서 폭 또는 마이크로미터 단위의 픽셀 크기 중 하나를 설정합니다.
-
• 주점(主點)의 x [pixel] : 이미지의 중앙에 주점(主點)을 설정합니다. 예를 들어, ImageWidth / 2 값을 설정합니다.
-
• 주점(主點)의 y [pixel] : 이미지의 중앙에 주점(主點)을 설정합니다. 예를 들어, ImageHeight / 2 값을 설정합니다.
-
• 다항식 계수: 0-1-x-x-x 인 다항식 형태를 선택합니다. 0,1,0,0,0 으로 계수를 설정합니다.
-
• 대칭 아핀 변환 카메라 모델 : 대칭 모델을 가지고 있는 체크박스를 선택합니다.
-
• 아핀 변환 C =픽셀단위에서 이미지의 폭
-
• 아핀 변환 D= 0
-
• 아핀 변환 E = 0
-
• 아핀 변환 F = 픽셀 단위에서 이미지의 폭
-
3.4 편집 카메라 모델 창에서, OK를 클릭합니다.
-
3.5 이미지 속성 창에서, Next를 클릭합니다.
-
4. 처리 옵션 템플릿을 선택합니다. 204619819. 만약 그리드 비행계획을 사용하여 이미지를 얻었을 경우, 3D 맵을 선택합니다. 그렇지 않은 경우 3D 모델을 선택합니다.
-
5. 출력 좌표계를 선택하여 프로젝트를 만듭니다. : 205294205.
-
6. (선택사항) GCP를 표식하지 않은 채로 불러옵니다. 202560039.
-
7. 로컬 처리 창에서, 1단계(선택), 2,3단계(선택 안함)을 한 뒤 시작(Start)을 클릭합니다.
-
8. (선택사항) GCP 표식하기:
-
• 프로젝트가 기존의 좌표계에서 이미지 위치정보와 GCP를 가지고 있는 경우: 202560769.
-
• 프로젝트가 기존의 좌표계에서 이미지의 위치정보와 GCP를 가지고 있지 않은 경우: 202560099 에는 재최적화(Reoptimize,202557809)를 하고, 품질 보고서(202558319)를 생성.
-
9. 재구성 품질을 확인하기 위해서:
-
• 품질 보고서를 평가합니다.
-
• rayCloud의 다른 위치에서 자동 묶음 포인트를 선택하고, 원본 이미지 재투영을 확인합니다.
-
• rayCloud에서 GCP를 선택하고, 원본 이미지 재투영을 확인합니다.
-
10. 재구성이 충분하지 않은 경우는 재구성과 재최적화가 좋지 않은 지역에서 수동 묶음 포인트를 추가하여 표시합니다. (202560349.)
-
11. Process> 품질 보고서 생성(Generate Quality Report)를 생성 한 뒤, 재구성이 괜찮아 질 때까지 9단계와 10단계를 반복합니다.
-
12. 재구성이 양호하면 다른 프로젝트에서 최초 값으로 쓸 수 있도록, 최적화 카메라 파라미터를 저장합니다.
-
12.1 이미지지 속성 편집기를 불러오기 위해 Project>Image Properties Editor를 클릭합니다.
-
12.2 선택 카메라 모델 섹션에서, 편집(Edit)를 클릭합니다.
-
12.3 카메라 모델 섹션에서, 편집(Edit)를 클릭합니다.
-
12.4 카메라 모델 파라미터 섹션에서, 최적화된 파라미터 불러오기를 클릭하고, 다음 값을 설정합니다.
-
• 주점(主點)의 x [pixel] : 이미지의 중앙에 주점(主點)을 설정합니다. 예를 들어, ImageWidth / 2 값을 설정합니다.
-
• 주점(主點)의 y [pixel] : 이미지의 중앙에 주점(主點)을 설정합니다. 예를 들어, ImageHeight / 2 값을 설정합니다.
-
12.5 카메라 모델 섹션에서, DB로 저장하기를 클릭합니다.
-
12.6 카메라 모델 편집 창에서, OK를 누릅니다.
-
13. 수동 묶음 포인트를 제거합니다.
-
14. 로컬 처리 창에서, 1단계부터 다시 시작하기 위해 Start를 누릅니다.
-
15. 재구성의 품질을 확인하기 위해:
-
• 품질 보고서를 평가합니다.
-
• rayCloud의 다른 위치에서 자동 묶음 포인트를 선택하고, 원본 이미지 재투영을 확인합니다.
-
• rayCloud에서 GCP를 선택하고, 원본 이미지 재투영을 확인합니다.
-
16. 재구성이 좋지 못하면, 10단계~15단계를 반복합니다.
-
-
이제 카메라 모델이 유저 카메라 DB에 저장되었습니다.
-
다음 번에 만드는 프로젝트에 쓰이는 똑같은 카메라일 경우, 카메라 파라미터가 정확히 탐지 될 것입니다.
-
비 RGB 카메라를 위해, 올바른 밴드 구성은 밴드 드롭 다운 목록에서 선택해야합니다.202558159.