PTZ-Calib：鲁棒的云台-滚转-缩放相机标定
计算机视觉与模式识别
2025-02-14 v1
摘要
本文提出了一种名为PTZ-Calib的鲁棒双阶段PTZ相机标定方法，能够高效且准确地估计任意视角的相机参数。该方法包括离线阶段和在线阶段。在离线阶段，我们首先均匀选取一组足够重叠以覆盖完整360{\deg}视野的参考图像。随后，我们利用新颖的PTZ-IBA (PTZ增量束适 adjustment)算法在局部坐标系中自动标定相机。此外，为了实际应用，我们可以进一步优化相机参数并使用额外的全局参考3D信息将其对齐到地理坐标系。在线阶段，我们将任意新视角的标定问题形式化为重定位问题。我们的方法在准确性和计算效率之间取得平衡，以满足实际需求。广泛的评估表明，我们在各种真实和合成数据集上的鲁棒性和优异性能优于最先进的方法。数据集和源代码可在https://github.com/gjgjh/PTZ-Calib上获取。
引用
@article{arxiv.2502.09075,
title = {PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration},
author = {Jinhui Guo and Lubin Fan and Bojian Wu and Jiaqi Gu and Shen Cao and Jieping Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.09075},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICRA 2025