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计算机视觉中的立体视觉和深度感知及示例

2024-11-30 04:52

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计算机视觉中的立体视觉和深度感知是什么?

立体视觉和深度感知是计算机视觉中的重要概念,旨在模仿人类从视觉信息中感知深度和三维结构的能力。它们通常用于机器人技术、自动驾驶汽车和增强现实等应用中。

立体视觉

立体视觉,也称为立体视或双目视觉,是一种通过捕获和分析稍微分开放置的两个或多个摄像头的图像来感知场景深度的技术,模仿了人眼的工作方式。

立体视觉背后的基本原理是三角测量。当两个摄像头(或“立体摄像头”)从稍微不同的视点捕获相同场景的图像时,生成的图像对称为立体对,其中包含两个图像中相应点的位置差异或差异。

通过分析这些差异,计算机视觉系统可以计算场景中物体的深度信息。靠近摄像头的物体将具有较大的差异,而远离摄像头的物体将具有较小的差异。

立体视觉算法通常涉及诸如特征匹配、差异映射和极线几何等技术,以计算深度图或场景的3D表示。

深度感知

计算机视觉中的深度感知是指系统能够从单个或多个2D图像或视频帧中理解和估计3D场景中物体的距离能力。

除了立体视觉外,深度感知可以使用其他方法实现,包括:

在计算机视觉应用中,深度感知对于障碍物避免、物体识别、3D重建和场景理解等任务至关重要。

计算机视觉中的立体视觉和深度感知组件

计算机视觉中的立体视觉和深度感知Python示例实现:


import cv2
import numpy as np

# Create two video capture objects for left and right cameras (adjust device IDs as needed)
left_camera = cv2.VideoCapture(0)
right_camera = cv2.VideoCapture(1)

# Set camera resolution (adjust as needed)
width = 640
height = 480
left_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
left_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)
right_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
right_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)

# Load stereo calibration data (you need to calibrate your stereo camera setup first)
stereo_calibration_file = ‘stereo_calibration.yml’
calibration_data = cv2.FileStorage(stereo_calibration_file, cv2.FILE_STORAGE_READ)

if not calibration_data.isOpened():
print(“Calibration file not found.”)
exit()

camera_matrix_left = calibration_data.getNode(‘cameraMatrixLeft’).mat()
camera_matrix_right = calibration_data.getNode(‘cameraMatrixRight’).mat()
distortion_coeff_left = calibration_data.getNode(‘distCoeffsLeft’).mat()
distortion_coeff_right = calibration_data.getNode(‘distCoeffsRight’).mat()
R = calibration_data.getNode(‘R’).mat()
T = calibration_data.getNode(‘T’).mat()

calibration_data.release()

# Create stereo rectification maps
R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(
camera_matrix_left, distortion_coeff_left,
camera_matrix_right, distortion_coeff_right,
(width, height), R, T
)

left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(
camera_matrix_left, distortion_coeff_left, R1, P1, (width, height), cv2.CV_32FC1
)
right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(
camera_matrix_right, distortion_coeff_right, R2, P2, (width, height), cv2.CV_32FC1
)

while True:
# Capture frames from left and right cameras
ret1, left_frame = left_camera.read()
ret2, right_frame = right_camera.read()

if not ret1 or not ret2:
print(“Failed to capture frames.”)
break

# Undistort and rectify frames
left_frame_rectified = cv2.remap(left_frame, left_map1, left_map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
right_frame_rectified = cv2.remap(right_frame, right_map1, right_map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# Convert frames to grayscale
left_gray = cv2.cvtColor(left_frame_rectified, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
right_gray = cv2.cvtColor(right_frame_rectified, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Perform stereo matching to calculate depth map (adjust parameters as needed)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_gray, right_gray)

# Normalize the disparity map for visualization
disparity_normalized = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

# Display the disparity map
cv2.imshow(‘Disparity Map’, disparity_normalized)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):
break

# Release resources
left_camera.release()
right_camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意:对于立体摄像头设置,需要进行摄像头校准,并保存校准数据在.yml文件中,将路径放入示例代码中。

应用

通过立体视觉和深度感知获得的深度信息可以用于各种计算机视觉应用,包括:

限制

以下是一些主要的限制:

总之,计算机视觉中的立体视觉和深度感知为机器与理解我们环境的三维丰富性互动打开了新的可能性。正如我们在本文中所探讨的,这些技术是从机器人和自动驾驶车辆到增强现实和医学成像等各种应用的核心。

来源:小白玩转Python内容投诉

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