Stereosehen und Tiefenwahrnehmung in Computer Vision und Beispiele

In der faszinierenden Welt der künstlichen Intelligenz und Bildverarbeitung spielen diese Konzepte eine Schlüsselrolle dabei, dass Maschinen die dreidimensionale Welt um uns herum genauso wahrnehmen können wie unsere Augen. Erkunden Sie mit uns die Technologie hinter Stereovision und Tiefenwahrnehmung und enthüllen Sie die Geheimnisse, wie Computer anhand von 2D-Bildern Tiefe, Entfernung und Raum verstehen.

Was genau bedeuten Stereovision und Tiefenwahrnehmung in der Computer Vision?

Stereovision und Tiefenwahrnehmung sind wichtige Konzepte im Bereich Computer Vision, die darauf abzielen, die menschliche Fähigkeit nachzuahmen, aus visuellen Informationen Tiefe und dreidimensionale Struktur wahrzunehmen. Diese Konzepte werden häufig in Bereichen wie Robotik, selbstfahrenden Autos und Augmented Reality angewendet.

Stereoskopisches Sehen

Stereoskopisches Sehen, auch Stereopsis oder binokulares Sehen genannt, ist eine Methode zur Erfassung und Analyse zweier Objekte, die leicht voneinander entfernt platziert sind Eine Technologie, die Bilder von einer oder mehreren Kameras nutzt, um die Tiefe einer Szene wahrzunehmen und dabei die Funktionsweise des menschlichen Auges nachahmt.

Das Grundprinzip des Stereosehens ist die Triangulation. Wenn zwei Kameras (oder „Stereokameras“) Bilder derselben Szene aus leicht unterschiedlichen Blickwinkeln aufnehmen, enthalten die resultierenden Bildpaare, sogenannte Stereopaare, den Unterschied oder die Differenz in den Positionen entsprechender Punkte in den beiden Bildern.

Durch die Analyse dieser Unterschiede können Computer-Vision-Systeme Tiefeninformationen für Objekte in der Szene berechnen. Bei Objekten, die näher an der Kamera sind, sind die Unterschiede größer, bei Objekten, die weiter von der Kamera entfernt sind, sind die Unterschiede geringer.

Stereo-Vision-Algorithmen umfassen typischerweise Techniken wie Feature Matching, Disparity Mapping und epipolare Geometrie, die zur Berechnung einer Tiefenkarte oder 3D-Darstellung einer Szene verwendet werden die Fähigkeit eines Systems, Informationen aus einem einzelnen zu extrahieren. Die Fähigkeit, die Entfernung von Objekten in einer 3D-Szene aus mehreren 2D-Bildern oder Videobildern zu verstehen und abzuschätzen.

Methoden zur Erzielung einer Tiefenwahrnehmung beschränken sich nicht nur auf stereoskopisches Sehen, sondern können auch auf andere Weise genutzt werden auch verwendet werden, einschließlich:

Monokulare Hinweise: Dies sind die Dinge, die in einem einzigen Tiefenhinweis erfolgen können, der in einer Kamera oder einem Bild wahrgenommen wird. Beispiele hierfür sind Perspektive, Texturverläufe, Schatten und Okklusion. Diese Hinweise können helfen, die Tiefe auch ohne Stereovision abzuschätzen.

LiDAR (Light Detection and Ranging): LiDAR-Sensoren messen mithilfe von Laserstrahlen die Entfernung von Objekten in einer Szene und liefern präzise Tiefeninformationen in Form von Punktwolken. Diese Informationen können für eine genauere Tiefenwahrnehmung mit visuellen Daten kombiniert werden.

Strukturiertes Licht: Bei strukturiertem Licht wird ein bekanntes Muster auf eine Szene projiziert und die Verformung dieses Musters auf Objekten in der Szene analysiert. Aus dieser Verformung können Tiefeninformationen berechnet werden.

• Time of Flight (ToF)-Kamera: Eine ToF-Kamera misst die Zeit, die Licht benötigt, um von einem Objekt reflektiert zu werden und zur Kamera zurückzukehren. Diese Informationen werden zur Schätzung der Tiefe verwendet.
• In Computer-Vision-Anwendungen ist die Tiefenwahrnehmung entscheidend für Aufgaben wie das Vermeiden von Hindernissen, das Identifizieren von Objekten, das Durchführen von 3D-Rekonstruktionen und das Verstehen von Szenen

Stereo-Vision und Tiefenwahrnehmungskomponenten in Computer-Vision

Stereokameras: Stereovision basiert auf zwei oder mehr Kameras (Stereokameras), die in einem bekannten Abstand voneinander platziert sind. Diese Kameras nehmen Bilder derselben Szene aus leicht unterschiedlichen Blickwinkeln auf und simulieren so die Art und Weise, wie das menschliche Auge die Tiefe wahrnimmt.

Bildaufnahme: Die Kamera erfasst Bilder oder Videobilder der Szene. Diese Bilder werden oft als linkes Bild (von der linken Kamera) und rechtes Bild (von der rechten Kamera) bezeichnet.

Kalibrierung: Um Tiefeninformationen genau berechnen zu können, muss die Stereokamera kalibriert werden. Dieser Prozess beinhaltet die Bestimmung von Kameraparametern wie intrinsischen Matrizen, Verzerrungskoeffizienten und extrinsischen Parametern (Rotationen und Translationen zwischen Kameras). Durch die Kalibrierung wird sichergestellt, dass die Bilder der beiden Kameras korrigiert und korrekt abgeglichen werden.

• Korrektur: Bei der Korrektur handelt es sich um eine geometrische Transformation, die auf das aufgenommene Bild angewendet wird, um entsprechende Merkmale auf den Epipolarlinien auszurichten. Dies vereinfacht den Stereo-Matching-Prozess, indem Unterschiede vorhersehbarer werden.
• Stereo-Matching: Beim Stereo-Matching werden entsprechende Punkte oder Matching-Punkte zwischen dem linken Bild und dem rechten Bild gefunden. Der Pixelwert, der zur Berechnung der Differenz für jedes Pixel verwendet wird, wird als Disparität bezeichnet und stellt die horizontale Verschiebung des Merkmals im Bild dar. Zum Auffinden dieser entsprechenden Punkte stehen verschiedene Stereo-Matching-Algorithmen zur Verfügung, darunter Block-Matching, semi-globales Matching und Graph Cuts.
• • Differenzkarte: Eine Differenzkarte ist ein Graustufenbild, in dem der Intensitätswert jedes Pixels der Differenz oder Tiefe an diesem Punkt in der Szene entspricht. Bei Objekten, die näher an der Kamera liegen, sind die Unterschiede größer, bei Objekten, die weiter von der Kamera entfernt sind, sind die Unterschiede geringer.
  • Tiefenkarte: Die Tiefenkarte wird aus der Differenzkarte abgeleitet, indem eine bekannte Basislinie (Abstand zwischen Kameras) und die Brennweite der Kamera verwendet werden. Es berechnet die Tiefe in realen Einheiten (z. B. Metern) für jedes Pixel, nicht die Differenz.
  • Visualisierung: Tiefen- und Differenzkarten werden häufig visualisiert, um eine für Menschen lesbare Darstellung der 3D-Struktur einer Szene bereitzustellen. Diese Diagramme können als Graustufenbilder angezeigt oder zur 3D-Visualisierung in Punktwolken umgewandelt werden.
  • Einige Hardware: Zusätzlich zu Kameras können Sie auch spezielle Hardware wie Tiefenerkennungskameras (wie Microsoft Kinect, Intel RealSense) oder LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging) verwenden, um Tiefeninformationen zu erhalten. Diese Sensoren liefern die Tiefe direkt, ohne dass eine Stereoanpassung erforderlich ist.

  Stereo Vision und Tiefenwahrnehmung in Computer Vision Python Beispielimplementierung:

  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()

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  Hinweis: Für die Einrichtung einer Stereokamera ist eine Kamerakalibrierung erforderlich und die Kalibrierungsdaten werden in einer .yml-Datei gespeichert. Geben Sie den Pfad in den Beispielcode ein .

  App

  nutzt Tiefeninformationen zur Zielerkennung und -verfolgung, um eine präzisere Positionierung und Identifizierung zu erreichen. Durch die Nutzung von Tiefeninformationen für Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Anwendungen können Benutzer realistischer mit virtuellen Umgebungen interagieren. Nutzen Sie Tiefeninformationen für die Gesichtserkennung und Ausdrucksanalyse, um die Genauigkeit und Robustheit der Gesichtserkennung zu verbessern. Nutzen Sie Tiefeninformationen für die 3D-Rekonstruktion und -Modellierung, um realistische 3D-Szenen zu generieren. Nutzen Sie Tiefeninformationen zur Haltungsschätzung und Verhaltensanalyse, um eine genauere Handlungserkennung und ein genaueres Verhaltensverständnis zu erreichen. Nutzen Sie Tiefeninformationen für autonomes Fahren und Roboternavigation, um die Sicherheit und Effizienz im Bereich des intelligenten Transports und der Automatisierung zu verbessern Realität

  Gestenerkennung

  • Einschränkungen
  • Hier sind einige wichtige Einschränkungen:
  • Abhängigkeit von der Kamerakalibrierung: Stereovisionssysteme erfordern eine genaue Kalibrierung der verwendeten Kameras. Eine genaue Kalibrierung ist entscheidend, um eine korrekte Berechnung der Tiefeninformationen sicherzustellen. Jegliche Fehler bei der Kalibrierung können zu einer ungenauen Tiefenwahrnehmung führen.
  • Begrenztes Sichtfeld: Stereo-Vision-Systeme haben ein begrenztes Sichtfeld, basierend auf dem Basisabstand zwischen den beiden Kameras. Dies kann zu toten Winkeln oder Schwierigkeiten bei der Wahrnehmung von Objekten außerhalb des Sichtfelds beider Kameras führen.

  Oberflächen ohne Textur und Merkmale: Stereo-Matching-Algorithmen basieren auf der Suche nach entsprechenden Merkmalen im linken und rechten Bild. Bei Oberflächen, denen es an Textur oder einzigartigen Merkmalen mangelt, wie etwa glatte Wände oder gleichmäßige Hintergründe, kann es schwierig sein, sie genau abzugleichen, was zu Fehlern bei der Tiefenschätzung führt.

  Okklusion: Objekte, die sich in der Szene gegenseitig verdecken, können zu Schwierigkeiten beim stereoskopischen Sehen führen. Wenn ein Objekt ein anderes Objekt teilweise blockiert, kann die Bestimmung der Tiefe des verdeckten Bereichs problematisch sein.

  Begrenzte Reichweite und Auflösung: Die Genauigkeit der Tiefenwahrnehmung mithilfe von Stereovision nimmt mit zunehmender Entfernung von der Kamera ab. Darüber hinaus nimmt die Auflösung von Tiefenmessungen mit zunehmender Entfernung ab, sodass die Details entfernter Objekte nur schwer erkennbar sind.

  Empfindlich gegenüber Lichtverhältnissen: Änderungen der Lichtverhältnisse, wie z. B. Änderungen des Umgebungslichts oder der Schatten, können die Genauigkeit des stereoskopischen Sehens beeinträchtigen. Inkonsistente Lichtverhältnisse können es schwierig machen, die Übereinstimmung zwischen dem linken und dem rechten Bild zu finden.
  • Rechenressourcen: Stereo-Matching-Algorithmen können umfangreiche Rechenressourcen erfordern, insbesondere bei der Verarbeitung hochauflösender Bilder oder Echtzeit-Videostreams. Echtzeitanwendungen erfordern möglicherweise leistungsstarke Hardware für eine effiziente Verarbeitung.
  • Kosten und Komplexität: Die Einrichtung eines Stereobildsystems mit kalibrierten Kameras kann teuer und zeitaufwändig sein. Hardwareanforderungen, einschließlich Kameras und Kalibrierungsausrüstung, können für einige Anwendungen ein Hindernis darstellen.
  • Ungenauigkeiten bei transparenten oder reflektierenden Objekten: Transparente oder stark reflektierende Oberflächen können zu Fehlern beim stereoskopischen Sehen führen, da diese Materialien das Licht möglicherweise nicht in einer für die Tiefenwahrnehmung geeigneten Weise reflektieren.
  • Dynamische Szenen: Stereovision geht davon aus, dass die Szene während der Bildaufnahme statisch ist. In dynamischen Szenen mit sich bewegenden Objekten oder Kamerabewegungen kann die Aufrechterhaltung der Übereinstimmung zwischen linken und rechten Bildern eine Herausforderung sein, was zu einer ungenauen Tiefenschätzung führt.
  • Eingeschränkte Verwendung im Freien: Stereo-Vision-Systeme können in Außenumgebungen mit hellem Sonnenlicht oder Szenen ohne Textur, wie z. B. bei klarem Himmel, Probleme haben.
  • Zusammenfassend lässt sich sagen, dass stereoskopisches Sehen und Tiefenwahrnehmung in Computer Vision neue Möglichkeiten für Maschinen eröffnen, mit dem dreidimensionalen Reichtum unserer Umgebung zu interagieren und ihn zu verstehen. Wie wir in diesem Artikel diskutieren, bilden diese Technologien den Kern einer Vielzahl von Anwendungen, darunter Bereiche wie Robotik und autonome Fahrzeuge, Augmented Reality und medizinische Bildgebung

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