Studienarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Kunst - Bildende Kunst allgemein, Stilkunde, Note: 1, 0, Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut, ehem. Fachhochschule Landshut, Sprache: Deutsch, Abstract: Durch ein bildgebendes Gerät (z.B. einer Kamera) wird eine Projektion aus dem Raum (der Welt), auf eine Ebene (das Bild) vorgenommen (Bildakquisition). Parallele Linien im Raum ergeben in der Projektion Linien mit einem gemeinsamen Schnittpunkt. Diese Schnittpunkte werden Fluchtpunkte genannt. In einem 3-Dimensionalen Raum kann es demnach 3 Fluchtpunkte geben. Die relative Orientierung einer Kamera zu der aufgenommenen Szene ist eine wichtige Information, um Aufgaben des maschinellen Sehens erfolgreich lösen zu können. Anhand der Fluchtpunkte können die intrinsischen Kameraparameter berechnet werden. Diese intrinsischen Parameter sind wiederum Bedingung bei der Berechnung der Rotationsmatrix. In dieser Arbeit wird das Cascaded-Hough–Transform (CHT) Verfahren von L. Tuytelaars et al. verwendet, um die Fluchtpunkte zu berechnen. Hierbei werden detektierte Kanten als Punkte in einen Parameterraum abgebildet. Nochmaliges Durchführen auf den Parameterraum ergibt demensprechend Punkte auf einer Linie mit einem gemeinsamen Schnittpunkt. Mittels dieser detektierten Fluchtpunkte werden die Koordinaten des Hauptpunktes, an dem die optische Achse den Sensor trifft (x0/y0- principal point) sowie die Brennweite (f- focal lenght) berechnet. Diese Berechnung erfolgt auf den Grundlagen von R. Hartley und A. Zisserman, Multiple View Geometry, pp-213ff. Zusätzlich wird eine einfache Fluchtpunktgruppen Klassifizierung (EFPG) vorgestellt. Die Ausgaben des Algorithmus werden mit den der OpenCV-Kamerakalibrierung (OCVK) (calibrateCa-mera und calibrationMatrixValues) gewonnenen Parametern verglichen. Als Berechnungsgrundlagen dienen für dieses Projekt aufgenommene digitale Fotografien.
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Berechnung von Fluchtpunkten und Herleitung der intrinsischen Kameraparameter (x0, y0, f)
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