Comment effectuer une analyse de parallaxe et de profondeur sur des images à l'aide de Golang

Comment utiliser Golang pour effectuer une analyse de parallaxe et de profondeur sur des images

Introduction : La parallaxe et l'analyse de profondeur sont des technologies importantes dans le domaine de la vision par ordinateur et peuvent être utilisées pour mettre en œuvre des applications telles que la perception de la profondeur et la réalité virtuelle. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Golang pour effectuer une analyse de parallaxe et de profondeur sur des images et fournirons des exemples de code correspondants.

1. Arrière-plan

L'analyse de parallaxe et de profondeur utilise la différence entre la texture de la surface et le contour de l'objet dans l'image pour calculer les informations de profondeur et de position de l'objet. Ces informations sont très importantes pour réaliser des applications telles que la reconstruction 3D, la réalité virtuelle et la réalité augmentée.

Golang est un langage de programmation puissant avec des avantages en termes de performances de concurrence et un bon écosystème. En utilisant Golang, nous pouvons facilement traiter les données d'image et utiliser des algorithmes de parallaxe et d'analyse de profondeur pour traiter les images.

Ensuite, nous présenterons comment utiliser Golang pour implémenter l'analyse de parallaxe et de profondeur.

2. Préparation du traitement d'image

Avant de commencer, nous devons installer la bibliothèque de traitement d'image de Golang. Il existe de nombreux choix pour les bibliothèques de traitement d'images de Golang, telles que gocv, goimage, goimagemagick, etc. Cet article choisit d'utiliser la bibliothèque gocv, qui est la version Golang d'OpenCV.

Tout d'abord, exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer la bibliothèque gocv :

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

Une fois l'installation terminée, nous pouvons introduire la bibliothèque gocv dans le code et démarrer l'opération de traitement d'image.

3. Algorithme d'analyse de disparité et de profondeur

L'algorithme d'analyse de disparité et de profondeur comprend principalement deux étapes : la correspondance stéréo et la segmentation d'image. Ici, nous utiliserons l'algorithme de correspondance stéréo dans OpenCV pour calculer la carte de disparité, puis obtiendrons les informations de profondeur de l'objet grâce à une analyse de profondeur.

Tout d'abord, nous devons charger l'image originale et la mettre en niveaux de gris :

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)
}

Ensuite, nous pouvons utiliser l'algorithme de correspondance stéréo pour calculer la carte de disparité. OpenCV fournit la mise en œuvre de plusieurs algorithmes de correspondance stéréo, et vous pouvez choisir différents algorithmes en fonction de vos besoins. Ici, nous choisissons d'utiliser l'algorithme BM :

import (
    //...

    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    //...

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

    bm := gocv.NewStereoBM(gocv.StereoBMTypeBasic)

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

Parmi eux, grayL et grayR représentent respectivement les données d'image en niveaux de gris des yeux gauche et droit. StereoBMTypeBasic est une implémentation de l'algorithme BM, et d'autres types peuvent être sélectionnés selon les besoins. 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()

rrreee
4. Ici, nous convertissons la carte de disparité en carte de profondeur et la mettons à l'échelle via la méthode MultiplyFloat() . Enfin, le tableau d'octets de la carte de profondeur peut être obtenu via la méthode deepth.ToBytes().

Conclusion

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!