컴퓨터 비전 및 예제의 스테레오 비전 및 깊이 인식

인공 지능과 이미지 처리라는 매혹적인 세계에서 이러한 개념은 기계가 우리 눈과 같은 방식으로 우리 주변의 3차원 세계를 인식할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 스테레오 비전 및 깊이 인식 뒤에 있는 기술을 탐구하고 컴퓨터가 2D 이미지에서 깊이, 거리 및 공간을 이해하는 방법의 비밀을 밝히는 데 참여하세요.

컴퓨터 비전에서 스테레오 비전과 깊이 인식은 정확히 무엇을 의미하나요?

스테레오 비전과 깊이 인식은 시각 정보로부터 깊이와 3차원 구조를 인식하는 인간의 능력을 모방하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 비전 분야의 중요한 개념입니다. 이러한 개념은 로봇공학, 자율주행차, 증강현실 등의 분야에 자주 적용됩니다.

입체시

입체시 또는 양안시라고도 알려진 입체시란 약간 떨어져 있는 두 물체를 포착하여 분석하는 방법입니다. 인간의 눈이 작동하는 방식을 모방하여 하나 이상의 카메라에서 얻은 이미지를 사용하여 장면의 깊이를 인식하는 기술입니다.

스테레오 비전의 기본 원리는 삼각 측량입니다. 두 대의 카메라(또는 "스테레오 카메라")가 약간 다른 시점에서 동일한 장면의 이미지를 캡처하는 경우 스테레오 쌍이라고 하는 결과 이미지 쌍에는 두 이미지의 해당 지점 위치에 차이가 포함됩니다.

이러한 차이를 분석하여 컴퓨터 비전 시스템은 장면에 있는 개체의 깊이 정보를 계산할 수 있습니다. 카메라에 더 가까운 객체는 차이가 더 크고, 카메라에서 멀리 있는 객체는 차이가 더 작습니다.

스테레오 비전 알고리즘에는 일반적으로 장면의 깊이 맵이나 3D 표현을 계산하는 데 사용되는 기능 일치, 시차 매핑, 에피폴라 기하학과 같은 기술이 포함됩니다.

깊이 인식

컴퓨터 비전에서 깊이 인식은 다음을 의미합니다. 단일에서 정보를 추출하는 시스템의 능력 여러 2D 이미지 또는 비디오 프레임에서 3D 장면의 객체 거리를 이해하고 추정하는 능력

깊이 인식을 달성하는 방법은 입체 시각에 국한되지 않고 다음을 포함한 기타 방법:

• 단안 단서: 이는 카메라나 이미지에서 인식되는 단일 깊이 단서로 수행할 수 있는 작업입니다. 예로는 원근감, 텍스처 그라데이션, 그림자 및 폐색이 있습니다. 이러한 단서는 입체시가 없는 경우에도 깊이를 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• LiDAR(빛 감지 및 범위 지정): LiDAR 센서는 레이저 빔을 사용하여 장면 내 물체의 거리를 측정하고 포인트 클라우드 형태로 정확한 깊이 정보를 제공합니다. 이 정보는 보다 정확한 깊이 인식을 위해 시각적 데이터와 융합될 수 있습니다.
• 구조화된 조명: 구조화된 조명에는 알려진 패턴을 장면에 투영하고 장면의 개체에 대한 해당 패턴의 변형을 분석하는 작업이 포함됩니다. 이 변형은 깊이 정보를 계산하는 데 사용될 수 있습니다.
• ToF(Time of Flight) 카메라: ToF 카메라는 빛이 물체에서 반사되어 카메라로 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이 정보는 깊이를 추정하는 데 사용됩니다.

컴퓨터 비전 응용 분야에서 깊이 인식은 장애물 회피, 물체 식별, 3D 재구성 수행, 장면 이해와 같은 작업에 매우 중요합니다.

컴퓨터 비전의 스테레오 비전 및 깊이 인식 구성 요소

• 스테레오 카메라: 스테레오 비전은 알려진 거리만큼 떨어져 있는 두 대 이상의 카메라(스테레오 카메라)에 의존합니다. 이 카메라는 인간의 눈이 깊이를 인식하는 방식을 시뮬레이션하여 약간 다른 시점에서 동일한 장면의 이미지를 캡처합니다.
• 이미지 캡처: 카메라는 장면의 이미지 또는 비디오 프레임을 캡처합니다. 이러한 이미지를 종종 왼쪽 이미지(왼쪽 카메라의 이미지)와 오른쪽 이미지(오른쪽 카메라의 이미지)라고 합니다.
• 보정: 깊이 정보를 정확하게 계산하려면 스테레오 카메라를 보정해야 합니다. 이 프로세스에는 고유 행렬, 왜곡 계수 및 외부 매개변수(카메라 간 회전 및 변환)와 같은 카메라 매개변수를 결정하는 작업이 포함됩니다. 보정을 통해 두 카메라의 이미지가 올바르게 수정되고 일치하는지 확인할 수 있습니다.
• 수정: 수정은 에피폴라 선의 해당 특징을 정렬하기 위해 캡처된 이미지에 적용되는 기하학적 변환입니다. 이는 차이를 더욱 예측 가능하게 만들어 스테레오 매칭 프로세스를 단순화합니다.
• 스테레오 매칭: 스테레오 매칭은 왼쪽 이미지와 오른쪽 이미지 사이에서 대응점이나 매칭점을 찾는 과정입니다. 각 픽셀의 차이를 계산하는 데 사용되는 픽셀 값을 시차라고 하며 이미지에서 특징의 수평 이동을 나타냅니다. 이러한 대응점을 찾기 위해 블록 매칭, 반전역 매칭, 그래프 컷 등 다양한 스테레오 매칭 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

• 차이 맵: 차이 맵은 각 픽셀의 강도 값이 장면의 해당 지점의 차이 또는 깊이에 해당하는 회색조 이미지입니다. 카메라에 더 가까운 객체는 차이가 더 크고, 카메라에서 멀리 있는 객체는 차이가 더 작습니다.
• 깊이 맵: 깊이 맵은 알려진 기준선(카메라 간 거리)과 카메라의 초점 거리를 사용하여 차이 맵에서 파생됩니다. 차이가 아닌 각 픽셀의 실제 단위(예: 미터)로 깊이를 계산합니다.
• 시각화: 장면의 3D 구조를 사람이 읽을 수 있도록 표현하기 위해 깊이 및 차이 맵을 시각화하는 경우가 많습니다. 이러한 플롯은 회색조 이미지로 표시되거나 3D 시각화를 위해 포인트 클라우드로 변환될 수 있습니다.
• 일부 하드웨어: 카메라 외에도 깊이 감지 카메라(예: Microsoft Kinect, Intel RealSense) 또는 LiDAR(빛 감지 및 범위 지정) 센서와 같은 특수 하드웨어를 사용하여 깊이 정보를 얻을 수도 있습니다. 이 센서는 스테레오 매칭 없이 직접 깊이를 제공합니다.

컴퓨터 비전 Python의 스테레오 비전 및 깊이 인식 구현 예시:

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()

참고: 스테레오 카메라 설정의 경우 카메라 보정이 필요하며 보정 데이터는 .yml 파일에 저장됩니다. 경로를 예시 코드에 입력하세요. .

App

은 표적 탐지 및 추적에 깊이 정보를 활용하여 보다 정확한 위치 파악 및 식별을 달성합니다. 가상현실과 증강현실 애플리케이션에 깊이 정보를 활용하면 사용자가 가상 ​​환경과 더욱 현실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 얼굴 인식 및 표정 분석에 깊이 정보를 활용하여 얼굴 인식의 정확성과 견고성을 향상시킵니다. 3D 재구성 및 모델링을 위한 깊이 정보를 사용하여 사실적인 3D 장면을 생성합니다. 자세 추정 및 행동 분석을 위한 깊이 정보를 활용하여 보다 정확한 행동 인식 및 행동 이해를 달성합니다. 자율주행 및 로봇 내비게이션을 위한 깊이 정보를 활용하여 지능형 교통 및 자동화 분야의 안전성과 효율성 향상

• 3D 장면 재구성
• 객체 감지 및 추적
• 로봇 및 차량의 자율 내비게이션
• 증강현실과 가상 현실
• 제스처 인식

제한 사항

다음은 몇 가지 중요한 제한 사항입니다.

• 카메라 교정에 대한 의존성: 스테레오 비전 시스템에는 사용되는 카메라의 정확한 교정이 필요합니다. 깊이 정보를 정확하게 계산하려면 정확한 교정이 중요합니다. 보정 오류로 인해 깊이 인식이 부정확해질 수 있습니다.
• 제한된 시야 범위: 스테레오 비전 시스템은 두 카메라 사이의 기준 거리를 기준으로 제한된 시야 범위를 갖습니다. 이로 인해 두 카메라의 시야 밖에 있는 물체를 인식하는 데 사각지대가 생기거나 어려움이 발생할 수 있습니다.
• 질감과 특징이 없는 표면: 스테레오 매칭 알고리즘은 왼쪽과 오른쪽 이미지에서 해당 특징을 찾는 데 의존합니다. 매끄러운 벽이나 균일한 배경과 같이 질감이나 고유한 특징이 부족한 표면은 정확하게 일치시키기 어려워 깊이 추정 오류가 발생할 수 있습니다.
• Occlusion: 장면에서 서로를 가리는 물체는 입체 시야에 어려움을 초래할 수 있습니다. 한 객체가 다른 객체를 부분적으로 차단하는 경우 폐색된 영역의 깊이를 결정하는 것이 문제가 될 수 있습니다.
• 제한된 범위 및 해상도: 스테레오 비전을 사용하여 깊이를 인식하는 정확도는 카메라와의 거리가 멀어질수록 감소합니다. 또한 깊이 측정의 해상도는 거리에 따라 감소하므로 멀리 있는 물체의 세부 사항을 인식하기가 어렵습니다.
• 조명 조건에 민감: 주변광이나 그림자의 변화와 같은 조명 조건의 변화는 입체 시야의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 조명 조건이 일관되지 않으면 왼쪽 이미지와 오른쪽 이미지 간의 일치성을 찾기가 어려울 수 있습니다.
• 컴퓨팅 리소스: 스테레오 매칭 알고리즘에는 특히 고해상도 이미지나 실시간 비디오 스트림을 처리할 때 광범위한 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션에는 효율적인 처리를 위해 강력한 하드웨어가 필요할 수 있습니다.
• 비용 및 복잡성: 보정된 카메라로 스테레오 비전 시스템을 설정하는 데는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 카메라 및 교정 장비를 포함한 하드웨어 요구 사항은 일부 응용 프로그램에 장벽이 될 수 있습니다.
• 투명하거나 반사되는 물체의 부정확성: 투명하거나 반사율이 높은 표면은 이러한 재료가 깊이 인식에 적합한 방식으로 빛을 반사하지 않을 수 있기 때문에 입체 시야에 오류를 일으킬 수 있습니다.
• 동적 장면: 스테레오 비전은 이미지 캡처 중에 장면이 정적인 것으로 가정합니다. 움직이는 물체나 카메라 움직임이 있는 동적 장면에서는 왼쪽 이미지와 오른쪽 이미지 간의 대응을 유지하는 것이 어려울 수 있으며 이로 인해 깊이 추정이 부정확해질 수 있습니다.
• 제한된 실외 사용: 스테레오 비전 시스템은 밝은 햇빛이 있는 실외 환경이나 맑은 하늘과 같이 질감이 부족한 장면에서 어려움을 겪을 수 있습니다.

요약하자면, 컴퓨터 비전의 입체 시각과 깊이 인식은 기계가 우리 환경의 3차원 풍부함과 상호 작용하고 이해할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 기사에서 논의한 것처럼 이러한 기술은 로봇공학, 자율주행차, 증강 현실, 의료 영상 등의 분야를 포함한 다양한 응용 분야의 핵심입니다

위 내용은 컴퓨터 비전 및 예제의 스테레오 비전 및 깊이 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!