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 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.
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:
컴퓨터 비전 응용 분야에서 깊이 인식은 장애물 회피, 물체 식별, 3D 재구성 수행, 장면 이해와 같은 작업에 매우 중요합니다.
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. .
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
다음은 몇 가지 중요한 제한 사항입니다.
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!
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