Ước tính khoảng cách đối tượng trong thế giới thực từ ảnh

Tôi không thực sự chắc chắn nếu điều này là có thể nhưng nó nên như vậy.

Tôi hiện đang có một bức ảnh về một quả cầu, có bán kính mà tôi đã đo được. Biết kích thước rõ ràng của hình cầu từ ảnh và tất cả các thông số camera bên trong có thể ước tính khoảng cách từ máy ảnh đến hình cầu không?

Có một phương trình, được sử dụng nhiều hơn trong hình ảnh ống kính rất hữu ích:

object_image_size = (real_object_size * lens_focal_length) / khoảng cách đối tượng

Vấn đề là object_image_size của tôi có dạng pixel và tôi cần chuyển đổi nó thành thước đo trong thế giới thực, tốt nhất là kích thước thực sự xuất hiện trên cảm biến.

Tôi có thể hiểu nhầm những gì bạn đang hỏi, nhưng nếu bạn biết kích thước cảm biến và số pixel trong đối tượng, thì bạn có thể tính kích thước đối tượng. Ví dụ: Canon 7D có cảm biến APS-C là 22,3 x 14,9mm và 5184 x 3456 pixel. Nó hoạt động đến ~ 0,0043mm / pixel. Vì vậy, nếu bạn có một đối tượng rộng 250 pixel, thì hình chiếu của đối tượng lên cảm biến sẽ có chiều rộng 250 pixel * 0,0043mm / pixel = 1,075mm.

EDIT: Vì vậy, chỉ để cho vui, tôi đã thử. Tôi lấy thước kẻ 300mm, đặt nó cách máy ảnh 1 mét và chụp bằng ống kính 50mm trên Canon 7D. Theo công cụ thước kẻ trong Photoshop, nó rộng 3734 pixel. Điều đó cho tôi phương trình sau:

3734 * 0,0043 = (300 * 50) / 1000

hoặc là

16,0562 = 15,0

Vâng, nó gần, nhưng không chính xác. (Hơn 7%.) Tôi đoán là kích thước trang web cảm biến thực sự nhỏ hơn một chút so với 0,0043mm hoặc kích thước cảm biến lớn hơn một chút so với kích thước được báo cáo. Trong thực tế, thông số kỹ thuật cho máy ảnh cho biết kích thước hiệu quả 18MP, nhưng kích thước cảm biến thực tế 19MP. Vì vậy, tôi không chắc điều đó có nghĩa là gì, nhưng tôi đoán nó giải thích sự khác biệt giữa kết quả thực tế của tôi và kết quả tính toán. (Hoặc là hoặc tôi đã đọc sai độ dài trong Photoshop và nó thực sự phải là 3488 pixel thay vì 3734.) Nhưng thật thú vị khi thử!

EDIT thứ 2: Câu hỏi này trên Photo Stack Exchange giải thích nó. Ống kính máy ảnh thường dài hơn một chút hoặc ngắn hơn so với yêu cầu, nhưng được làm tròn đến tiêu cự đẹp gần nhất. Vì vậy (giả sử các tính toán và số đo của tôi là chính xác) ống kính của tôi thực sự là ống kính ~ 53,5mm.

Vâng, về mặt lý thuyết, đối với hình cầu không cho những thứ khác trong hình ảnh. Nếu có thể làm tăng thêm tình hình thì có thể đo bất cứ thứ gì bạn có thể theo dõi đáng tin cậy hơn nhiều. Đầu tiên, biết tỷ lệ của một đối tượng mà bạn có thể theo dõi thành công là một yêu cầu để có được tỷ lệ cho hình ảnh khi các máy ảnh bị mất tất cả thông tin tỷ lệ. Nhưng chỉ riêng yêu cầu này là không đủ.

Trong thực tế, bạn không biết các cài đặt khác của máy ảnh (trừ khi được hiệu chỉnh trước với hình học âm thanh nổi), tất cả các loại vấn đề phát sinh khi bạn thực hiện theo dõi máy ảnh thực. Chẳng hạn như ống kính máy ảnh thực không lý tưởng. Bằng cách theo dõi hơn 2 tính năng trên cảnh, bạn có thể tự động ước tính khoảng cách tiêu cự thực tế và biến dạng camera. Quan trọng hơn, bạn có thể có được ước tính lỗi trên dữ liệu của mình.

Một cách là có hai ảnh từ các góc khác nhau trong một cảnh có đủ độ sâu khác nhau (đối với một đối tượng đứng yên, điều này khá dễ dàng). Sau đó, bạn có thể sử dụng hình học âm thanh nổi để giải quyết độ sâu mà nhiều ứng dụng theo dõi như vậy tồn tại như một gói hiệu ứng đặc biệt và làm cho riêng bạn không hoàn toàn nằm ngoài câu hỏi (liên kết vui nhộn, bài hát ma trận cơ bản ). Cách thứ hai là có một mặt phẳng đã biết, mặt phẳng có thể được giải bằng cách biết 4 điểm và vị trí tương đối của chúng. Trong thực tế, tốt hơn là sử dụng nhiều điểm hơn cho các ước tính sửa lỗi và ống kính. Cách thứ ba là sử dụng ánh sáng có cấu trúc (ví dụ như một đám mây của các điểm ánh sáng laser hoặc một đường thẳng) để sắp xếp các khoảng cách điểm. Hoặc bạn có thể sử dụng một máy ảnh trường ánh sáng.