Detaillierte Erläuterung der Tiefenschätzungsmethoden und Berechnungsprinzipien in der Computer Vision

Computer-Vision-Tiefenschätzung nutzt Computer-Vision-Technologie, um die Entfernungsinformationen von Objekten im Bild, also die Entfernung des Objekts von der Kamera, abzuschätzen. Die Tiefenschätzung findet breite Anwendung in Bereichen wie autonomes Fahren, Roboternavigation und virtuelle Realität. In diesem Artikel werden die Methode der Tiefenschätzung und der Prozess der Berechnung von Tiefeninformationen vorgestellt.

1. Methoden zur Tiefenschätzung des Computersehens

Methoden zur Tiefenschätzung des Computersehens können in zwei Kategorien unterteilt werden: monokulare visuelle Tiefenschätzung und binokulare visuelle Tiefenschätzung.

1. Monokulare visuelle Tiefenschätzung

Monokulare visuelle Tiefenschätzung dient der Schätzung der Tiefe eines Objekts anhand eines Bildes. Die Hauptmethoden sind: Parallaxenmethode, Strukturmethode und Lernmethode.

(1) Geometriebasierte Methode: Ermitteln Sie den Abstand zwischen dem Objekt und der Kamera, indem Sie geometrische Informationen wie die Größe und Position des Objekts im Bild berechnen. Diese Methode wird hauptsächlich zur Tiefenschätzung in statischen Szenen verwendet.

(2) Bewegungsbasierte Methode: Durch die Bewegungsinformationen des Objekts in der Bildsequenz auf den Abstand zwischen Objekt und Kamera schließen. Diese Methode wird hauptsächlich zur Tiefenschätzung in dynamischen Szenen verwendet.

(3) Deep-Learning-basierte Methode: Die Tiefenschätzung wird durch die Verwendung eines Deep-Learning-Modells erreicht, um die Zuordnungsbeziehung zwischen Bildern und Tiefe zu lernen. Diese Methode ist in den letzten Jahren weit verbreitet.

2. Tiefenschätzung des binokularen Sehens

Bei der Tiefenschätzung des binokularen Sehens werden die Tiefeninformationen eines Objekts anhand von zwei Bildern geschätzt. Die Hauptmethoden zur Schätzung der binokularen Sehtiefe sind wie folgt:

(1) Parallaxenbasierte Methode: Durch Berechnen der Pixelpositionsdifferenz desselben Punktes im linken und rechten Bild wird der Abstand zwischen dem Objekt und der Kamera ermittelt gefolgert. Diese Methode erfordert eine Bildkorrektur und -anpassung, weist jedoch eine höhere Genauigkeit auf.

(2) Triangulationsbasierte Methode: Ermitteln Sie den Abstand des Objekts von der Kamera, indem Sie die Positionen der beiden Kameras und die Position des Objekts in den beiden Bildern berechnen. Diese Methode erfordert eine präzise Kamerakalibrierung, kann jedoch genauere Tiefenschätzungsergebnisse erzielen.

(3) Deep-Learning-basierte Methode: Die Tiefenschätzung wird durch die Verwendung eines Deep-Learning-Modells erreicht, um die Übereinstimmungsbeziehung zwischen dem linken und dem rechten Bild zu lernen. Diese Methode wird auch häufig zur Schätzung der binokularen Sehtiefe eingesetzt.

2. So berechnen Sie Tiefeninformationen

Für die monokulare visuelle Tiefenschätzung können die Tiefeninformationen eines Objekts mit der folgenden Formel berechnet werden:

D=frac{ftimes w}{p}

Unter diesen repräsentiert D die Tiefe des Objekts, f die Brennweite der Kamera, w die tatsächliche Breite des Objekts im Bild und p die Pixelbreite des Objekts im Bild.

Für die Tiefenschätzung des binokularen Sehens können die Tiefeninformationen des Objekts mit der folgenden Formel berechnet werden:

Z=frac{Btimes f}{d}

wobei Z die Tiefe des Objekts darstellt Objekt und B repräsentiert die Grundlinienlänge der beiden Kameras, f repräsentiert die Brennweite der Kamera und d repräsentiert die Parallaxengröße desselben Punktes im linken und rechten Bild.

Es ist zu beachten, dass vor der Berechnung der Tiefeninformationen eine Kamerakalibrierung und Bildkorrektur erforderlich sind, um genaue Kameraparameter und Übereinstimmungsbeziehungen zu erhalten. Gleichzeitig wird die Genauigkeit der Tiefenschätzung auch von vielen Faktoren beeinflusst, wie z. B. Bildqualität, Szenenkomplexität, Kameraparameter usw.

Im Allgemeinen ist die Tiefenschätzung von Computer Vision eine komplexe Aufgabe, die den umfassenden Einsatz mehrerer Computer Vision-Technologien erfordert, wie z. B. Merkmalsextraktion, Bildabgleich, Deep Learning usw. Für unterschiedliche Szenarien und Aufgaben eignen sich unterschiedliche Tiefenschätzungsmethoden und Berechnungsformeln. Um genaue Tiefeninformationen zu erhalten, müssen wir je nach Situation eine geeignete Tiefenschätzungsmethode auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Tiefenschätzungsmethoden und Berechnungsprinzipien in der Computer Vision. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!