通过opencv projectPoints（）使用Levenberg-Marquardt优化算法来估算校准误差

Question

在相机校准中，我使用了calibrateCamera（）从校准图案的多个视图中查找相机参数。它确实做了两件事：

1）以闭合形式估算初始相机参数，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错误，这是使用projectPoints（）

完成的

现在，我不只是想计算最小化重投影错误，而是计算导致它的拟合参数。目前没有可以返回无错误参数的函数。所以，我认为我会使用projectPoints（）获取重新投影的图像点，然后使用重新投影的图像点和世界点再次校准并获得无错参数。问题是这不是我肯定会给我输出的东西。有谁能告诉我这是不是？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

Levenberg-Marquardt将为您提供有关模型和数据功能的最佳估计。除非输入数据没有噪声并且模型复杂度与实际模型的复杂度匹配，否则您将无法获得无错误的参数。

例如，您的模型是： x * 2 + y = z，其中x> 0并且x是整数

输入数据z = {3}

根据您的初始价值，Levenberg-Marquardt将为您提供： （x = 1，y = 1）或（x = 2，y = -1）或...没有错误

但是，如果输入的是z，则输入z相同： x * 2 = z，x> 0且x为整数

无法获得无错误的参数