通过opencv projectPoints()使用Levenberg-Marquardt优化算法估计校准误差

Question

在相机校准中，我使用calibrateCamera()从校准模式的多个视图中查找相机参数。它准确地做了两件事：

1)闭合估计初始摄像头参数，假设镜头失真为零。

2)运行全局Levenberg-Marquardt优化算法以最小化重投影误差，这是使用projectPoints()完成的

现在，我不想只计算最小化的重投影误差，而是计算导致它的拟合参数。目前还没有返回无错误参数的函数。因此，我想我应该使用projectPoints()来获得重新投影的图像点，然后使用重新投影的图像点和世界点再次校准并获得无误差的参数。问题是，这不是我确定会给我输出的东西。有人能告诉我是不是这样吗？任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

Levenberg-Marquardt将为您提供对模型和数据能力的最佳估计。除非你的输入数据是无噪声的，并且你的模型复杂性与真实模型的复杂性相匹配，否则你不能获得没有错误的参数。

例如，您的模型是:x*2+y= z，其中x>0，x是整数

输入数据z={3}

根据您的初始值，Levenberg-Marquardt将给出：(x = 1，y= 1)或(x=2，y=-1)或...哪些是无错误的

但是，在输入z相同的情况下，如果您的模型为:x*2= z，其中x>0且x为整数

你不可能得到一个没有错误的参数