デジタル画像には固有の物理的スケールがありません。 カメラセンサーは光を捉え、ピクセルのグリッドとして保存しますが、単一のピクセルは、センチメートルやインチなどの現実世界の寸法との固定された関係を持ちません。この関係を定義するための特定のキャリブレーション手順なしでは、3Dスキャンから抽出された幾何学的データは抽象的なままであり、製造やサイジングには使用できません。
コアの要点
キャリブレーションは、デジタルデータと物理的現実の間の数学的な架け橋として機能します。焦点距離や距離などのカメラの変数はオブジェクトの見え方を変化させるため、正確なピクセルからセンチメートルへの比率を確立することが、生の画像データを産業グレードの測定に変換する唯一の方法です。
スケールを歪める要因
キャリブレーションが必須である理由を理解するには、ピクセルが単独では信頼できない測定単位である理由を理解する必要があります。主な参照資料は、画像キャプチャに影響を与える3つの重要な変数に焦点を当てています。
焦点距離の影響
カメラレンズの光学特性は、シーンのどの部分がキャプチャされるかを決定します。
長い焦点距離（望遠）は「ズームイン」し、被写体を大きく見せ、より多くのピクセルを占有させます。短い焦点距離（広角）は、同じ被写体を小さく見せ、より少ないピクセルを占有させます。したがって、ピクセル数は、オブジェクトの実際のサイズだけでなく、光学系に基づいて変化します。
撮影距離の影響
カメラと被写体間の物理的な距離は、データを劇的に変化させます。
被写体がカメラに1メートル近づくと、センサー上で大幅に多くのピクセルを占有します。正確な距離を知らない、またはキャリブレーション参照がない場合、システムは遠くに立っている大きな人と近くに立っている小さな人を区別できません。
センサーサイズのばらつき
すべてのデジタルセンサーが同じではありません。
センサーの物理的なサイズとピクセルの密度は、カメラごとに異なります。スマートフォンセンサーの100ピクセルラインは、プロ用DSLRセンサーの100ピクセルラインとは異なる物理的領域を表します。キャリブレーションは、これらのハードウェアの違いを標準化します。
比率の確立
上記の変数が考慮されたら、システムは変換係数を計算する必要があります。
変換係数の作成
キャリブレーションの目標は、ピクセルとセンチメートルの間の正確な比率を確立することです。
この比率は乗数として機能します。たとえば、システムは、特定の深度で53ピクセルが1センチメートルに相当すると判断する場合があります。これにより、ソフトウェアは画像からの抽象的な2D幾何学的情報を具体的な数値に変換できます。
参照方法
この比率を見つけるために、システムはフレーム内に「既知の真実」を必要とします。
主な参照資料に記載されているように、これは多くの場合、既知の身長（ユーザーの身長を手動で入力する）または参照パターン（ユーザーが持つ既知のサイズの市松模様など）を通じて達成されます。これらの既知の値は、他のすべてのピクセルが測定される基準を提供します。
一般的な落とし穴と制限事項
キャリブレーションは必要ですが、万能薬ではありません。実装方法にはトレードオフがあります。
単一平面の仮定
単純なキャリブレーションでは、被写体が単一の平坦な面上にあると仮定することがよくあります。
しかし、人体は3次元です。カメラに近い体の部分（鼻や胸など）は、遠くにある部分（耳など）よりもわずかに異なるピクセルからセンチメートルへの比率を技術的に必要とします。高度なシステムは、精度を維持するためにこの深度を補正する必要があります。
参照の精度への依存
出力は入力と同じくらい優れています。
ユーザーが提供した「既知の身長」が間違っている場合、または参照パターンが傾いている場合、座標系全体が不正確にスケーリングされます。これにより、内部的には一貫しているが物理的には間違った測定値が得られます。
プロジェクトに最適な選択
キャリブレーション手順の厳密さは、最終的なアプリケーションの要件に一致する必要があります。
- 産業グレードの製造が主な焦点である場合： レンズの歪みと深度のばらつきを軽減するために、高精度の参照パターン（キャリブレーションボードなど）を使用する必要があります。
- 一般的な消費者サイジングが主な焦点である場合： ユーザーの利便性を優先して、少量の誤差を許容し、「既知の身長」入力を利用できる可能性が高いです。
キャリブレーションは、写真をデータに変えます。それなしでは、画像はありますが、測定値はありません。
概要表：
| 要因 | 測定への影響 | キャリブレーションの役割 |
|---|---|---|
| 焦点距離 | ズームイン/アウトし、ピクセル数を変更する | 光学特性を標準化する |
| 撮影距離 | 近いオブジェクトはより多くのピクセルを占有する | 深度に基づいてスケールを補正する |
| センサーサイズ | カメラハードウェアによって異なる | 異なるデバイス間のデータを統合する |
| 参照ポイント | 「既知の真実」を提供する | ピクセルからセンチメートルへの乗数を確立する |
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参考文献
- Mohammad Montazerian, Frédéric Fol Leymarie. Simple Hybrid Camera-Based System Using Two Views for Three-Dimensional Body Measurements. DOI: 10.3390/sym16010049
この記事は、以下の技術情報にも基づいています Belislaser ナレッジベース .
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