Noi abbiamo fatto calibration della camera con punti 3d e relativi punti 2d.
Approccio tradizionale: prendere parametri intrinseci ed estrinseci della camera -> ricavare camera matrix.
https://chatgpt.com/share/677e4a9e-3ff0-8012-9a8a-f8ccb469aed7
- Definire Intrinsic Matrix K
fx, fy = focal lengths in pixels, s = skew (often 0), cx, cy = principal point (pixel coord, can be approximated as half the image width and height if no offsets are specified)
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dato che focal length probabilmente viene data in world units (mm), dobbiamo convertire in pixel units. (usare filmback properties, guardare chat)
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nella chat c'è anche codice python per estrarre i valori (non funzionerà sicuro :) )
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Definire Extrinsic Matrix
dove R = matrice di rotazione, t = vettore di traslazione (camera position in the world)
- Projection Matrix finale
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aggiungere una seconda camera parallela e allineata alla prima
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calcolare disparità del punto desiderato (coordinata x a sinistra - coordinata x a destra)
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calcolare profondità Z
f = lunghezza focale, b = distanza tra le camere. FISSI
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calcolare coordinate X e Y
quindi
e
awdw