ホームページ > 記事 > テクノロジー周辺機器 > コンピュータビジョンにおけるステレオビジョンと奥行き知覚とその例
人工知能と画像処理の魅力的な世界では、これらの概念は、機械が私たちの目と同じように周囲の 3 次元の世界を認識できるようにする上で重要な役割を果たします。ステレオ ビジョンと奥行き知覚の背後にあるテクノロジーを探求し、コンピューターが 2D 画像から奥行き、距離、空間をどのように理解するのかの秘密を解き明かしましょう。
コンピュータ ビジョンにおけるステレオ ビジョンと奥行き知覚とは、具体的には何を指しますか?
ステレオ ビジョンと奥行き知覚は、コンピューター ビジョンの分野における重要な概念であり、視覚情報から奥行きと 3 次元構造を知覚する人間の能力を模倣することを目的としています。これらの概念は、ロボット工学、自動運転車、拡張現実などの分野でよく適用されます。
立体視は、立体視または両眼視とも呼ばれます。人間の目の仕組みを模倣し、わずかに離れて配置された 2 台以上のカメラから画像をキャプチャして分析することで、シーンの奥行きを感知するテクノロジー。
ステレオビジョンの基本原理は三角測量です。 2 台のカメラ (または「ステレオ カメラ」) がわずかに異なる視点から同じシーンの画像をキャプチャすると、ステレオ ペアと呼ばれる結果の画像ペアには、2 つの画像内の対応する点の位置の違いが含まれます。
これらの違いを分析することにより、コンピューター ビジョン システムはシーン内のオブジェクトの奥行き情報を計算できます。カメラに近いオブジェクトほど差は大きくなり、カメラから遠いオブジェクトほど差は小さくなります。
ステレオ ビジョン アルゴリズムには、通常、シーンの深度マップや 3D 表現を計算するために使用される、特徴マッチング、差分マッピング、エピポーラ幾何学などの技術が含まれています。奥行き知覚
コンピューター ビジョンでは、奥行き認識とは、1 つまたは複数の 2D 画像またはビデオ フレームから 3D シーン内のオブジェクトの距離を理解して推定するシステムの能力を指します
#コンピュータ ビジョンにおけるステレオ ビジョンと奥行き知覚コンポーネント
ステレオ カメラ: ステレオ ビジョンは、既知の距離に配置された 2 つ以上のカメラ (ステレオ カメラ) に依存します。これらのカメラは、同じシーンの画像をわずかに異なる視点から撮影し、人間の目が奥行きを知覚する方法をシミュレートします。 画像キャプチャ: カメラはシーンの画像またはビデオ フレームをキャプチャします。これらのイメージは、多くの場合、左イメージ (左カメラから) および右イメージ (右カメラから) と呼ばれます。 キャリブレーション: 深度情報を正確に計算するには、ステレオ カメラをキャリブレーションする必要があります。このプロセスには、固有行列、歪み係数、外部パラメータ (カメラ間の回転と平行移動) などのカメラ パラメータの決定が含まれます。キャリブレーションにより、両方のカメラからの画像が正しく補正され、一致することが保証されます。import cv2import 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 = 640height = 480left_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 mapsR1, 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 camerasret1, 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 framesleft_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 grayscaleleft_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 visualizationdisparity_normalized = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)# Display the disparity mapcv2.imshow(‘Disparity Map’, disparity_normalized)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):break# Release resourcesleft_camera.release()right_camera.release()cv2.destroyAllWindows()
注: ステレオ カメラ設定の場合、カメラのキャリブレーションが必要であり、キャリブレーションは保存されます。データは .yml ファイル内にあり、サンプル コードにパスを入力します。
ターゲットの検出と追跡に深度情報を使用して、より正確な位置決めと識別を実現します。 仮想現実および拡張現実アプリケーションに深度情報を利用することで、ユーザーはより現実的に仮想環境と対話できるようになります。 顔認識と表情分析に深度情報を使用して、顔認識の精度と堅牢性を向上させます。 3D 再構成とモデリングに深度情報を使用して、リアルな 3D シーンを生成します。 深度情報を姿勢推定と動作分析に使用して、より正確な動作認識と動作理解を実現します。 深度情報を自動運転とロボットナビゲーションに活用して、インテリジェント交通とオートメーションの分野での安全性と効率を向上
重要な点がいくつかあります制限事項:
要約すると、コンピューター ビジョンにおける立体視と奥行き知覚は、機械が私たちの環境の 3 次元の豊かさを相互作用して理解するための新たな可能性を開きます。この記事で説明するように、これらのテクノロジーは、ロボット工学や自動運転車、拡張現実、医療画像処理などの分野を含むさまざまなアプリケーションの中核となっています。
以上がコンピュータビジョンにおけるステレオビジョンと奥行き知覚とその例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。