ORB - 对象需要非常接近相机

Question

我有一个程序从RSTP获取视频，并检查对象。唯一的问题是对象需要大约6＆＃34;从相机，但当我使用有线网络摄像头时，物体可以在几英尺之外。两台摄像机都以相同的分辨率进行传输，导致这个问题的原因是什么？

相机传输规格：

    Resolution: 640 * 480 
    FPS: 20 
    Bitrate: 500000
    Focal Length: 2.8mm

编辑： 我使用的算法是OpenCV ORB算法，但我之前在OpenCV中使用Haar分类器方法时也看到了这种行为。

以下是网络摄像头无法再检测到对象的限制。 （约66像素）

以下是Glass无法再检测到对象的限制。 （约68像素）

查看图像看起来距离相似，但距离至少是网络摄像头图像的两倍，这对我来说就像是相机属性造成了这个问题？如果是这样，相机的哪一部分会造成这种情况？

Answer 1

正如您已经认识到的那样，两个图像中的对象大小非常相似，因此算法似乎停止了某个对象分辨率。

两个相机之间的距离差异（对于相同的物体尺寸）来自相机内部参数，如焦距（来自镜头物镜）和传感器芯片的尺寸。

根据您用于检测对象的方法，您可以调整（升级）第二个图像的大小，除非这会导致太多的插值瑕疵（检测方法可能无法处理）。

对于许多具有最小物体尺寸的探测器，直接来自训练数据或训练窗口大小，可以对图像进行升级。提升可能会导致额外（急剧）速度提升。

如果已知两个摄像机的内部参数且图像未经失真，则可以计算两个图像之间的比例因子，即：

ratioX = fx1/fx2
ratioY = fy1/fy2

如果要升级第二张图像和fx1，则fy1是第一张图像的焦距值。 您可以在之后以主点为中心裁剪放大的图像。之后，两个图像区域应该匹配得很好。

希望这会有所帮助，祝你好运。

编辑：您可以使用cv :: undistort函数让图像看起来像是有另一个相机矩阵，进行测试。