Podstata problému spočívá v tom, že kamera nemůže být umístěna v kolmé ose roviny, ve které má být prováděno měření. Kamera nemůže být umístěna ani s nějakou rozumnou odchylkou, celý prostor kolem osy zabírá měřený objekt. Jediné místo kde mohou být kamery umístěny, je ve velké blízkosti jak vztažné roviny pro měření, tak i ve velké blízkosti měřeného objektu. To vypadá na hodně velký problém.

Vzhledem k tomu, že měřený objekt se nachází kolem osy referenční roviny, musíme použít čtyři kamery, abychom trvale spolehlivě viděli celý obvod měřeného objektu. Aby bylo možno pak složit záběry těchto čtyř kamer do jednoho obrazu a kvalitně změřit obvod objektu, musí být obraz kamer geometricky transformován do jediné vztažné roviny.

Na výše uvedeném obrázku můžeme vidět, jak výrazně perspektivně zkreslen je rastr ve vztažné rovině a jak ostré úhly svírají optické osy objektivů k této rovině. Evidentně mohou být použity běžné objektivy, neboť jejich geometrická zkreslení budou vždy vzhledem k perspektivním deformacím zanedbatelná.

Při využití nejjednoduššího způsobu získání kalibračních dat, tj. pomocí průvodce v grafickém prostředí Visionlab editoru, zde vzniká potíž v tom, že tečky kalibračního obrazce na blízké a vzdálené straně obrazu jsou již natolik rozdílně velké a různě navzájem vzdálené, že je obtížnénajít takovou velikost vyhledávací apertury, aby se do clonky vešla vždy přesně jedna tečka. Naštěstí ve virtuálním přístroji kamery systému Control Web je stále k dispozici OCL procedura DisplacementMap( image : data; aperture_radius : longint; file_name : string; save_flag : boolean ), pomocí které lze soubor s kalibračními daty uložit v patřičné aplikaci programově. Můžete tedy vyřešit i problém se značným rozptylem velikostí i pozic bodů kalibračního obrazce.

Při tomto pokusu nebylo nijak dbáno na rovnoměrnost osvětlení scény a rozdíly jasu nebyly ani nikterak programově korigovány. Výsledný složený obraz je však důkazem schopností a velikého potenciálu mechanismů kalibrace geometrie obrazu, který je k dispozici v prostředí systémů Control Web a VisionLab. Algoritmy transformace obrazu jsou s vysoce subpixelovou přesností realizovány v GPU a nepředstavují pro aplikaci žádnou významnou zátěž.

_{Roman Cagaš}