स्टीरियो कैमरों से घने बिंदु बादल कैसे प्राप्त करें?


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मैं दृश्य पुनर्निर्माण के लिए एक स्टीरियो कैमरा का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं आमतौर पर केवल विरल बिंदु बादलों को प्राप्त कर सकता हूं (यानी आधे से अधिक छवि में कोई उचित गहराई की जानकारी नहीं है)।

मुझे एहसास है कि स्टीरियो प्रोसेसिंग एल्गोरिदम छवियों में बनावट की उपस्थिति पर निर्भर करता है और इसमें कुछ पैरामीटर होते हैं जिन्हें बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए ट्वीक किया जा सकता है, जैसे कि असमानता सीमा या सहसंबंध खिड़की का आकार। हालांकि, मैं इन मापदंडों को ट्यून करता हूं, हालांकि, मैं कभी भी परिणाम प्राप्त करने में सक्षम नहीं हूं जो कि दूर तक करीब हैं जो कि काइनेक्ट जैसे सक्रिय सेंसर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।

यही कारण है कि मैं चाहता हूँ कि क्योंकि बहुत अक्सर बादलों से संबंधित बादल बिंदु है, मेरे पास एक मैच प्राप्त करने के लिए पर्याप्त ओवरलैप नहीं है, इसलिए पुनर्निर्माण गंभीर रूप से बिगड़ा हुआ है।

कंप्यूटर विज़न विशेषज्ञों से मेरा प्रश्न निम्नलिखित है: मैं सामान्य रूप से सघन बिंदु बादलों को प्राप्त करने के लिए क्या कर सकता हूं (बिना अपने कार्यालय के वातावरण को संशोधित किए)?


यह एक अच्छा सवाल है, लेकिन मुझे लगता है कि अधिक विवरण आवश्यक हैं। मैचिंग की गणना करने के लिए आपने किन एल्गोरिदम की कोशिश की है? क्या आप स्पष्ट कर सकते हैं कि आप "आसन्न क्षेत्रों" और "ओवरलैप?" से क्या मतलब है।
जोश वेंडर हुक

जब मैं "आसन्न क्षेत्र" कहता हूं, मेरा मतलब है कि भौतिक स्थान के अंश जो समकक्ष नहीं हैं, लेकिन एक गैर-रिक्त चौराहा है, जिसे मैंने "ओवरलैप" कहा है। अर्थात्, उस प्रकार के क्षेत्र जो बिंदु बादलों को उत्पन्न करेंगे जिन्हें एक ICP एल्गोरिथ्म में मिलान और सिला जा सकता है।
जियोब्रिजइंड्रो 5

एल्गोरिथ्म के बारे में, मैं अभी भी सबसे सरल संभव समाधान का उपयोग कर रहा हूं जो मुझे मिल सकता है: Ster__age_proc ROS नोड, जो OpenCV में उपलब्ध वैश्विक ब्लॉक मिलान एल्गोरिदम को लागू करता है। मुझे पैरामीटर सेटिंग्स के बारे में सुनने में बहुत दिलचस्पी होगी जो कि ROS नोड या अन्य एल्गोरिदम के माध्यम से सीधे मेरे लिए सुलभ नहीं हो सकते हैं जो बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए जाने जाते हैं।
जियोग्रैब्राइंड्रो

जवाबों:


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आप मुख्य बिंदु का पता लगाने की कोशिश कर सकते हैं, और छवि के ऊपर बस घनीभूत नमूना (ग्रिड या तो के रूप में) और प्रत्येक नमूना बिंदु पर एक विशेषता विवरणक की गणना करें। आप शायद हर पिक्सेल के लिए एक डिस्क्रिप्टर की गणना करने तक भी जा सकते हैं।

आप स्केल-इनवेरियन को खो सकते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि यह स्टीरियो विज़न के लिए बहुत अधिक चोट नहीं पहुंचाएगा क्योंकि दोनों छवियों में लगभग समान पैमाने पर ऑब्जेक्ट होंगे।

एक और दृष्टिकोण कई मुख्य बिंदु पहचान एल्गोरिदम को संयोजित करने के लिए हो सकता है: कोने, किनारे, बूँदें और इसी तरह। फिर आपको सभी पहचाने गए बिंदुओं के लिए एक ही फीचर डिस्क्रिप्टर एल्गोरिथ्म का उपयोग करना होगा, हालांकि यह बाद वाला हिस्सा लागू करने के लिए कुछ मुश्किल हो सकता है।


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इसलिए अतीत में मैंने जो स्टीरियो इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम इस्तेमाल किए हैं, उन्हें पिक्सेल द्वारा पिक्सेल लागू किया गया था। हमने सिर्फ पिनहोल कैमरा मॉडल का इस्तेमाल किया और टेप को मापने के साथ कुछ पुराने ढंग के माप किए जब तक कि हमारी गहराई का अनुमान वास्तविक चीज से मेल नहीं खाता।

समानांतर कैमरों की एक जोड़ी के लिए समीकरण हैं:

  • d=
  • f=
  • समन्वय तख्ते:
    • x,y,z=
    • uR,vR
    • uL,vL
    • नोट: कैमरा निर्देशांक कैमरों के बीच समन्वय फ्रेम में उनकी उत्पत्ति है (यानी यू अक्षों विपरीत दिशाओं का सामना करते हैं)

uL=f(xd)zuR=f(x+d)z

zuR=f(x+d)zuL=f(xd)

z(uRuL)=2df

z=2dfuRuL

y=vLz+dff

x=uLz+dff

इन समीकरणों का उपयोग करके आप घने स्टीरियो क्लाउड की गणना कर सकते हैं। आपके कैमरे पर प्रत्येक पिक्सेल के लिए एक।


प्रयास के लिए धन्यवाद, लेकिन मैं स्टीरियो मॉडलिंग से परिचित हूं। समस्या आम तौर पर बाएं और दाएं कैमरों में समन्वय (यू, वी) के बीच पत्राचार की है। muksie ने उस और sylvain.joyeux से निपटने के बारे में कुछ विचार दिए, एक शानदार स्टीरियो लाइब्रेरी की ओर इशारा किया, जो बेहतर परिणाम की ओर ले जाती है, ...
georgebrindeiro

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जब आप कहते हैं, "आधी से अधिक छवि में कोई उचित गहराई की जानकारी नहीं है", तो कौन सी आधी?

एक समस्या यह है कि अगर आपके बेसलाइन (आमतौर पर बहुत चौड़े कोण कैमरों के साथ जुड़े) की तुलना में दूरी-से-वस्तु समान परिमाण का है, तो "मानक" घने स्टीरियो एल्गोरिदम इतनी अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं। हम लिबेलस लाइब्रेरी का उपयोग कर रहे हैं, और इसके डेवलपर्स ने हमें बताया कि इसे "बड़ी बेसलाइन स्टीरियो" कहा जाता है और यह अभी तक एक और समस्या है।


जब मैंने कहा कि आधी छवि के पास कोई उचित गहराई की जानकारी नहीं है, तो मेरा मतलब था कि सभी पिक्सेल में से केवल आधे के बारे में गणना असमानताएं थीं (जरूरी नहीं कि एक सन्निहित क्षेत्र का गठन हो)। मुझे वही समस्या नहीं है जिसका आपने दूरस्थ-से-ऑब्जेक्ट / बेसलाइन अनुपात के साथ उल्लेख किया है, लेकिन उस लाइब्रेरी के बारे में सुनना बहुत दिलचस्प था और यह एक समस्या हो सकती है। धन्यवाद!
जॉर्जियोबिंद्रोए

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किसी भी तरह से, मैं libelas बाहर की कोशिश करेंगे क्योंकि मुझे इसके लिए एक ROS आवरण मिला था!
जार्जब्राइंडेरियो

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KITTI स्टीरियो बेंचमार्क नेताओं पर एक नज़र है । यह बेंचमार्क किसी भी बिंदु पर असमानता उत्पन्न नहीं करने के लिए एल्गोरिदम को दंडित करता है, इसलिए शीर्ष कलाकार घने आउटपुट का उत्पादन करते हैं (भले ही उनके पास कई बिंदुओं पर उनके अनुमान के लिए अधिक आधार न हो)। कुछ तरीकों में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कोड होता है जो लिंक से जुड़ा होता है, जिसे आप आज़मा सकते हैं।

ध्यान दें कि उन्हें लंबे समय तक लेने के लिए दंडित नहीं किया जाता है, इसलिए कई तरीकों को चलाने के लिए प्रति छवि मिनट के क्रम पर लगेगा और आपके आवेदन के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। हालांकि कई CNN- आधारित तरीके पेश किए गए हैं जो बहुत अच्छा करते हैं, जबकि अभी भी एक सेकंड से कम समय में (GPU पर) चल रहे हैं। इनमें से कम से कम एक (CRL) में सार्वजनिक कोड है।

यदि आप अभी भी अपनी छवियों पर इन के साथ सभ्य गहराई का अनुमान नहीं लगाते हैं, तो आप बस एक दृश्य दृष्टिकोण से व्यवहार्य की सीमाओं को देख सकते हैं। मूल रूप से क्षेत्र में विशिष्ट बनावट के लिए बिंदुओं को अच्छी तरह से मिलान करने में सक्षम होना चाहिए, या आपको बनावट रहित क्षेत्रों में कुछ मजबूत धारणाओं (जैसे, चिकनाई) बनाने के लिए एक आधार की आवश्यकता है।

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