Η βαθμονόμηση κάμερας, που συχνά αναφέρεται ως εκτομή κάμερας, είναι ένας τρόπος εξέτασης μιας εικόνας ή ενός βίντεο και συμπερασμάτων ποια ήταν η κατάσταση της κάμερας τη στιγμή που τραβήχτηκε η εικόνα. Η βαθμονόμηση κάμερας χρησιμοποιείται κυρίως σε ρομποτικές εφαρμογές και κατά τη μοντελοποίηση σκηνών ουσιαστικά με βάση την πραγματική είσοδο. Παραδοσιακά, η βαθμονόμηση της κάμερας ήταν μια δύσκολη και κουραστική διαδικασία, αλλά οι σύγχρονες εφαρμογές λογισμικού καθιστούν αρκετά εύκολη την επίτευξή της, ακόμη και για οικιακούς χρήστες.
Μία από τις κύριες χρήσεις της βαθμονόμησης κάμερας είναι να καταλάβουμε πού βρισκόταν μια κάμερα σε σχέση με μια σκηνή σε μια φωτογραφία. Ας υποθέσουμε ότι έχετε τραβήξει μια φωτογραφία ενός μεγάλου δωματίου με δικτυωτό δάπεδο και σε αυτό το δωμάτιο έχετε τοποθετήσει μια καρέκλα και ένα τραπέζι. Στη συνέχεια, εισάγατε αυτήν την εικόνα σε ένα πρόγραμμα μοντελοποίησης και δημιουργήσατε ένα μοντέλο 3 διαστάσεων γύρω από τη σκηνή. Σε αυτήν τη σκηνή, μπορείτε στη συνέχεια να τοποθετήσετε οποιονδήποτε αριθμό άλλων εικονικών αντικειμένων, όπως μοντελοποιημένους χαρακτήρες για αλληλεπίδραση με τη σκηνή ή άλλα στηρίγματα.
Τα προγράμματα απόδοσης, ωστόσο, χρησιμοποιούν επίσης μια κάμερα, αν και εικονική. Προκειμένου τα μοντελοποιημένα αντικείμενα να αλληλεπιδράσουν σωστά με τα αντικείμενα που τραβήχτηκαν ως φωτογραφία, πρέπει να βεβαιωθούμε ότι η εικονική μας κάμερα βρίσκεται στην ίδια θέση με την πραγματική μας κάμερα όταν τραβήξαμε την αρχική φωτογραφία. Η βαθμονόμηση της κάμερας το επιτυγχάνει αυτό, χρησιμοποιώντας τύπους για να λειτουργήσει ουσιαστικά προς τα πίσω και να αφαιρέσει πού βρισκόταν η πραγματική κάμερα σε σχέση με τη σκηνή.
Η βαθμονόμηση κάμερας μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να καταλάβουμε άλλα πράγματα σχετικά με την κάμερα σε σχέση με τη σκηνή. Για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας τύπους μπορούμε να υπολογίσουμε την εστιακή απόσταση στην οποία γυρίστηκε η σκηνή. Μπορούμε επίσης να καταλάβουμε τον παράγοντα λοξής εικόνας και τυχόν παραμόρφωση του φακού που μπορεί να έχει εισαχθεί, δημιουργώντας ένα εφέ μαξιλαριού. Μπορούμε επίσης να καταλάβουμε εάν τα πραγματικά εικονοστοιχεία της κάμερας ήταν τετράγωνα ή όχι και ποιοι θα μπορούσαν να ήταν οι οριζόντιοι και κάθετοι παράγοντες κλιμάκωσης για τα εικονοστοιχεία.
Κάποιος μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει τη βαθμονόμηση ή την εκτομή της κάμερας για να τραβήξει μια εικόνα που αποστέλλεται σε έναν υπολογιστή και να καταλάβει πού βρίσκονται διάφορες συντεταγμένες στον πραγματικό κόσμο. Αυτός ο τύπος αφαίρεσης είναι ζωτικής σημασίας για τη λειτουργία των ρομπότ που προορίζονται να αλληλεπιδρούν οπτικά με τον φυσικό κόσμο. Αυτά τα ρομπότ μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν μια είσοδο φωτογραφίας ή βίντεο, μια συσκευή και να βαθμονομήσουν για να καταλάβουν πού μπορεί να βρίσκονται τα αντικείμενα που βλέπει στον πραγματικό κόσμο, σε πραγματικούς όρους απόστασης και διανύσματος.
Αυτός είναι ένας από τους κύριους τομείς μελέτης στη ρομποτική, καθώς οι ταχύτερες, πιο ακριβείς μέθοδοι εκτομής επιτρέπουν στα ρομπότ να αλληλεπιδρούν με τον κόσμο με πιο εξελιγμένους τρόπους. Ένα ρομπότ με κακή ικανότητα να διακρίνει την απόσταση των αντικειμένων θα πρέπει να βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στη δοκιμή και το σφάλμα για να μετακινηθεί σε έδαφος ή να χειριστεί ένα αντικείμενο, ενώ ένα ρομπότ που είναι σε θέση να μοντελοποιήσει με ακρίβεια τη θέση του στον κόσμο σε σχέση με άλλα αντικείμενα, μπορεί να κινείται απρόσκοπτα και ρευστά στον κόσμο.