Cara melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej menggunakan Golang

Cara menggunakan Golang untuk melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej

Pengenalan: Analisis paralaks dan kedalaman adalah teknologi penting dalam bidang penglihatan komputer dan boleh digunakan untuk melaksanakan aplikasi seperti persepsi kedalaman dan realiti maya. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Latar Belakang

Analisis paralaks dan kedalaman menggunakan perbezaan antara tekstur permukaan dan kontur objek dalam imej untuk mengira maklumat kedalaman dan kedudukan objek. Maklumat ini sangat penting untuk merealisasikan aplikasi seperti pembinaan semula 3D, realiti maya dan realiti tambahan.

Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dengan kelebihan prestasi serentak dan ekosistem yang baik. Dengan menggunakan Golang, kami boleh memproses data imej dengan mudah dan menggunakan algoritma analisis paralaks dan kedalaman untuk memproses imej.

Seterusnya, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan analisis paralaks dan kedalaman.

2. Persediaan pemprosesan imej

Sebelum kita mula, kita perlu memasang perpustakaan pemprosesan imej Golang. Terdapat banyak pilihan untuk perpustakaan pemprosesan imej Golang, seperti gocv, goimage, goimagemagick, dll. Artikel ini memilih untuk menggunakan perpustakaan gocv, iaitu versi Golang OpenCV.

Mula-mula, laksanakan arahan berikut dalam terminal untuk memasang perpustakaan gocv:

go get -u -d gocv.io/x/gocv
cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv
make install

Selepas pemasangan selesai, kami boleh memperkenalkan perpustakaan gocv ke dalam kod dan memulakan operasi pemprosesan imej.

3. Algoritma analisis ketaksamaan dan kedalaman

Algoritma analisis ketaksamaan dan kedalaman terutamanya merangkumi dua langkah: padanan stereo dan pembahagian imej. Di sini, kami akan menggunakan algoritma pemadanan stereo dalam OpenCV untuk mengira peta perbezaan, dan kemudian mendapatkan maklumat kedalaman objek melalui analisis kedalaman.

Pertama, kita perlu memuatkan imej asal dan menskala kelabunya:

import (
    "image"
    "image/color"

    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    img := gocv.IMRead("image.jpg", gocv.IMReadColor)
    gray := gocv.NewMat()
    defer gray.Close()

    gocv.CvtColor(img, &gray, gocv.ColorBGRToGray)
}

Seterusnya, kita boleh menggunakan algoritma pemadanan stereo untuk mengira peta perbezaan. OpenCV menyediakan pelaksanaan beberapa algoritma pemadanan stereo, dan anda boleh memilih algoritma yang berbeza mengikut keperluan anda. Di sini kami memilih untuk menggunakan algoritma BM:

import (
    //...

    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    //...

    disparity := gocv.NewMat()
    defer disparity.Close()

    bm := gocv.NewStereoBM(gocv.StereoBMTypeBasic)

    bm.Compute(grayL, grayR, &disparity)
}

Antaranya, grayL dan grayR masing-masing mewakili data imej skala kelabu mata kiri dan kanan. StereoBMTypeBasic ialah pelaksanaan algoritma BM dan jenis lain boleh dipilih mengikut keperluan. grayL和grayR分别表示左右眼的灰度图像数据。StereoBMTypeBasic是BM算法的一种实现，可以根据需要选择其他类型。

最后，我们可以使用深度分析算法来计算物体的深度信息：

import (
    "fmt"

    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    //...

    depth := gocv.NewMat()
    defer depth.Close()

    disparity.ConvertTo(&depth, gocv.MatTypeCV16U)
    scaleFactor := 1.0 / 16.0
    depth.MultiplyFloat(scaleFactor)
    fmt.Println("Depth Matrix:", depth.ToBytes())
}

在这里，我们将视差图转换为深度图，并通过MultiplyFloat()方法进行缩放。最后，通过depth.ToBytes()

Akhir sekali, kami boleh menggunakan algoritma analisis kedalaman untuk mengira maklumat kedalaman objek:

rrreee
4. Di sini, kami menukar peta jurang kepada peta kedalaman dan menskalakannya melalui kaedah MultiplyFloat() . Akhir sekali, tatasusunan bait peta kedalaman boleh diperolehi melalui kaedah depth.ToBytes().

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej. Dengan menggunakan gocv perpustakaan pemprosesan imej Golang, kami boleh melaksanakan algoritma analisis ketaksamaan dan kedalaman dengan mudah serta mendapatkan maklumat peta kedalaman. Dalam aplikasi praktikal, kami boleh melaksanakan pelbagai aplikasi menarik berdasarkan maklumat ini, seperti pembinaan semula 3D, realiti maya, dsb. 🎜🎜Dengan membaca artikel ini, saya percaya bahawa pembaca mempunyai pemahaman awal tentang cara menggunakan Golang untuk melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej, dan mempunyai pemahaman tertentu tentang menulis kod berkaitan. Diharapkan para pembaca dapat mengkaji dengan mendalam dan mengaplikasikan teknologi ini melalui amalan mereka sendiri dan menyumbang kepada pembangunan bidang penglihatan komputer. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara melakukan analisis paralaks dan kedalaman pada imej menggunakan Golang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!