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  • 双目视觉简介
    2020-12-19 08:12:04

    双目立体视觉简介

    1.

    什么是视觉

    视觉是一个古老的研究课题,同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和

    手段。人类从外界获得的信息约有

    75%

    来自视觉系统,用机器模拟人类的视觉功能

    是人们多年的梦想。视觉神经生理学,视觉心理学,特别是计算机技术、数字图像

    处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展,为利用计算机实现模拟人类的视觉

    成为可能。在现代工业自动化生产过程中,计算机视觉正成为一种提高生产效率和

    检验产品质量的关键技术之一,如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线

    的自动监控等;在国防和航天等领域,计算机视觉也具有较重要的意义,如运动目

    标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。

    人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程,从狭义上来说视觉

    的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述;从广义上说,是根据

    周围的环境和观察者的意愿,在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。

    计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能

    力,这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿

    态运动等),而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解

    ,计算机视觉己

    经发展起一套独立的计算理论与算法。

    2.

    什么是计算机双目立体视觉

    双目立体视觉

    (Binocular

    Stereo

    Vision)

    是机器视觉的一种重要形式,它是基于

    视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对

    应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并

    观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将

    同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作视差

    (Disparity)

    图像,如图

    1

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    在研究双目视觉研究过程中,遇到了许许多多的问题,在最初入门的时候,摄像头的选择问题就成了我最头疼的问题,先后换过5个摄像头,老师的钱花了许多,可是却没有效果,想想新人入门是多么的难啊,现在我对我的所遇到 的问题及解决的方式 做个总结,希望对后来者有所帮助,不要像我这样摸索这么久。

    在最初的研究中,我有现成的双目标定及匹配的软件,所以我要做的主要工作就是对视差信息进行分析处理得到自己想要的结果。

    在选择相机的过程中相机的参数是我们要考虑的首要问题,下面我介绍的相机选择因素有哪些:

    1、相机接口及电脑带宽

    研究双目视觉我们首先要有两个摄像头,而我做为学生用的是笔记本,将来实验也偏向室外,笔记本方便一点,所以当老师让我做时,我果断就编程采集图像,出现了问题也是自己程序的问题,相机没有问题,花了很长时间解决不了才发现是相机的问题。开始用的是维视的千兆网相机和1394相机,网口的笔记本不能用,因为要两个网口,也曾经买过千兆的USB转网口,发现传输速度太慢,图像根本反应不出来。1394的应该能用吧,因为我用的是联想笔记本,上面是有1394接口的,可紧接着问题也出现了,编的程序无法同时打开两个相机,一开始我总以为是我程序的原因或者是SDK的运用不对,还和厂家联系了好久,结果发现在台式机上运行是没有问题的,后来才知道有一个带宽问题,两个相机最好不要用同一个控制器,要共享带宽也要有足够的带宽才行。这就是相机接口问题,当然你要是台式机就没有问题了。

    2、相机工作环境

    由于前两个相机都不能用,最后只能选用那种网上30万像素的小摄像头,几十块钱,买了两个装了起来用,接口是USB的,也没有带宽问题,用起来比较好用,但是这种相机不是工业相机,不能到室外,只要一伸出窗户,图片就会变成白色,阴天也一样,看来只能有在室内了。所以此时我们要考虑的是工作环境是什么样的,要不要在阳光下运行。

    3、镜头焦距

    另外镜头焦距也是一个重要的问题,虽然实际中焦距越大越好,但也要看我们要拍的是什么东西,是近距离的还是远的,比如我要拍50cm---150cm的,很近,大焦距是不行的,而且是越小越好,上面那个小摄像头是3.6mm的。原因你看下双目视觉模型可以看得到,所以这是我要考虑的问题,你的呢?

    4、像素及分辨率

    这个问题中我们要看分辨率越大处理起来就越慢,标定速度也会慢吧,所以我们要看什么样的大小的图像就可以了。比如30万像素就可以产生640*480的图像了,500万像素可以产生2592*1944大小的图像,你看你需要这么大的吗?在选择的时候最好是选择分辨率可调的相机,这么我们用500万像素的相机也可以程序控制产生320*240的图像,这样在调试的过程中会有很大的灵活性,我们可以随机选择我们要的分辨率。当然大图像处理的时候我们也可以截取图像的中间一部分进行处理。

    5、后期开发、系统支持

    在后期开发中要用到嵌入式吗,这时我们考虑到系统的支持Windows或LInux等等。这时候我们也要考虑是用数字相机还是用模拟相机,因为很多数字相机Linux驱动是大问题,即使一些免驱相机也是这样。

    暂且就是这么多了,以后再补充吧!

    展开全文
  • 双目视觉三维定位原理解析

    千次阅读 2021-01-12 01:04:26
    双目立体视觉是一门有着广阔应用前景的学科,根据双目立体视觉CCAS提供的思路及组成原理,随着光学、电子...双目视觉三维定位原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理。其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离;...

    双目立体视觉是一门有着广阔应用前景的学科,根据双目立体视觉CCAS提供的思路及组成原理,随着光学、电子学以及计算机技术的发展,将不断进步,逐渐实用化,不仅将成为工业检测、生物医学、虚拟现实等领域的关键技术,还有可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。目前在国外,双目立体视觉技术已广泛应用于生产、生活中。

    双目视觉三维定位原理

    双目立体视觉三维测量是基于视差原理。

    其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离;相机焦距为f。设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(xc,yc,zc),分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P的图像,它们的图像坐标分别为pleft=(Xleft,Yleft),pright=(Xright,Yright)。

    现两摄像机的图像在同一个平面上,则特征点P的图像坐标Y坐标相同,即Yleft=Yright=Y,则由三角几何关系得到:

    则视差为:leftrightDisparityXX。由此可计算出特征点P在相机坐标系下的三维坐标为:

    因此,左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点,就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算,像面上所有点只要存在相应的匹配点,就可以参与上述运算,从而获取其对应的三维坐标。

    双目立体视觉的三维测量方法

    双目立体测量的特点类似于“双目导航、定位”,一般来说:第一、需要提取的点不多,仅把被测物需要测量部分的点找到即可;第二、速度要求较高,一般要求一秒中测量多个产品;第三、对光照环境要求高。因为测量的时候相机和被测物必然有相对位移,所以拍摄到的图像可能各个角度都会有。一般的实现步骤如下:

    第一、相机参数标定。这部分前文已经说过,不再细说了,有兴趣的可以去看CCAS双目立体视觉的相关资料。这部分的主要目的:获取相机的内参数和镜头畸变系数、获取双相机在当前角度下立体参数。

    第二、对被测物进行拍摄,并获取被测部分的特征点。这是双目立体视觉测量最重要的部分。主要难点在于该用哪些算法来获取特征点,并且这种特征点的获取方式上,不能用打激光点或手动贴特征点这样的方式来“取巧”,必须尊重原图。根据CCAS提供的一些图像预处理算法进行实验后发现,一般提取特征点时需要用到数十种以上的预处理算法,而这些算法中的参数需要不断的去实验。由于CCAS提供二次开发库,所以在一些极端情况下用户还可以在其中加入一些其他的算法。其最终目的还是把特征点准确的找到。

    第三、三维坐标获取。完成以上步骤后,就可以进行立体匹配并计算三维坐标来。这部分比较简单,只要给出来数学模型了直接带入公式即可。CCAS提供了相应的算法模型和和例程。

    第四、指定测量范围并输出结果。

    展开全文
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    深度的计算的原理如下 图片中C1和C2分别对应着我们双目视觉中两个摄像头的位置 由式1和式2知 由此可知,只要知道焦距f和左目右目的视察,就可以得到物体到摄像头的距离,即照片不能直接显示的深度,这就是双目测距的...

    首先我们讲解一下双目视觉中,我们只有两张二维的图片,我们的目的就是通过这两张二位的图片来构建出一个三维的模型,这就要求我们要通过两张图,推算出来一个图片没有展示出来的深度。深度的计算的原理如下

    图片中C1和C2分别对应着我们双目视觉中两个摄像头的位置

    \Delta TOP\sim \Delta O'OD_{1}\Rightarrow \frac{x}{xl} =\frac{z}{f}

    \Delta C_{W}EP\sim \Delta C_{2}GD_{2}\Rightarrow \frac{x-b}{xr} =\frac{z}{f}

    xl=\frac{x}{z}f\; \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;1

    xr=\frac{x-b}{z}f\; \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;2

    由式1和式2知

    diff=xl-xr=\frac{bf}{z}\Rightarrow z=\frac{b\cdot f}{diff}

     由此可知,只要知道焦距f和左目右目的视察,就可以得到物体到摄像头的距离,即照片不能直接显示的深度,这就是双目测距的原理。

    接下来进行算法部分的设计

    先在Matlab上对我们的数据进行处理,方便理清程序设计架构

    clc;
    clear;
    close all;
    
    % 读取左,右两张目标图片,方便后续操作
    pic_l = imread('./IMAG_L50.BMP');
    pic_r = imread('./IMAG_R50.BMP');
    
    %将图片的RGB888格式下的各个颜色信息提取出来,方便后续转换
    [H, W, C] = size(pic_l);
    image_lr = pic_l(:,:,1);
    image_lg = pic_l(:,:,2);
    image_lb = pic_l(:,:,3);
    
    image_rr = pic_r(:,:,1);
    image_rg = pic_r(:,:,2);
    image_rb = pic_r(:,:,3);
    
    bin_lo = zeros(H,W);
    bin_ro = zeros(H,W);

    为了方便图片的二值化,我们先将图片

    YCbCr :也叫YCC, YCbCr 是数字信号, 它包含两种形式, 分别为TV range 和 full range, TV range 主要是广播电视采用的标准, full range 主要是pc 端采用的标准, 所以full range 有时也叫 pc range

    其转变公式如下

     转换后进行比较,设置一个颜色阈值,如果高于这个值(是红色目标部分)转换为白色,如果低于这个值转换为黑色,通过这种方法来完成图片的二值化。

    for v=1 : H
        for u=1 : W
         
    %left image
            
            Y_l = uint8(0.257*image_lr(v,u) + 0.564*image_lg(v,u) + 0.098*image_lb(v,u) + 16);
            Cb_l = uint8(-0.148*image_lr(v,u) - 0.291*image_lg(v,u) + 0.439*image_lb(v,u) + 128);
            Cr_l = uint8(0.439*image_lr(v,u) - 0.368*image_lg(v,u) - 0.071*image_lb(v,u) +128);
    
           if( Cr_l >= 180 && Cb_l < 170 && Cb_l > 140)
               
               bin_lo(v,u) = 255;
           else
               bin_lo(v,u) = 0;
            end 
            
    %right image       
            
            Y_r = uint8(0.257*image_rr(v,u) + 0.564*image_rg(v,u) + 0.098*image_rb(v,u) + 16);
            Cb_r = uint8(-0.148*image_rr(v,u) - 0.291*image_rg(v,u) + 0.439*image_rb(v,u) + 128);
            Cr_r = uint8(0.439*image_rr(v,u) - 0.368*image_rg(v,u) - 0.071*image_rb(v,u) +128);
    
            
            if( Cr_r >= 180 && Cb_r < 170 && Cb_r > 140)
               bin_ro(v,u) = 255;
            else
               bin_ro(v,u) = 0;
            end
            
        end
    end
    
            

     得到二值化的图片后,我们先框选项出图片中物料块的位置

    % Calculating coordinates 
    row_lmax = 0; row_lmin = 480;
    col_lmax = 0; col_lmin = 640;
    row_rmax = 0; row_rmin = 480;
    col_rmax = 0; col_rmin = 640;
    
    for n=1 : H
        for m=1 : W
            
    %   left image
            if(bin_lo(n,m) == 255)
               if(m >= col_lmax) col_lmax = m; end
               if(m <= col_lmin) col_lmin = m; end
               if(n >= row_lmax) row_lmax = n; end
               if(n <= row_lmin) row_lmin = n; end
            end
     %  right image
            if(bin_ro(n,m) == 255)
               if(m >= col_rmax) col_rmax = m; end
               if(m <= col_rmin) col_rmin = m; end
               if(n >= row_rmax) row_rmax = n; end
               if(n <= row_rmin) row_rmin = n; end
            end
        end
    end
    

    然后按照我们上述的分析过程进行分析,首先对焦距进行计算、

    %用于计算焦距,图片距离为50
    % f = (50*(double(aver_lx - aver_rx))*(6*10^-4))/4.6

    计算出焦距后,不在调整摄像头,进行距离分析

    %计算真实距离
    z = uint8((4.6*0.44)/((6*10^-4)*(double(aver_lx - aver_rx))))

    将目标物体的周围用绿色的线条包裹,达到物体识别的效果。将算法移植到FPGA中后,利用FPGA的高速的特电,可以实时动态识别物体。

    %Box selection
    for y=1 : H
        for x=1 : W
            
            %left image
            if((x == col_lmax && y <= row_lmax && y >= row_lmin)|| (x == col_lmin && y <= row_lmax && y >= row_lmin)|| (y == row_lmin && x <= col_lmax && x >= col_lmin)|| (y == row_lmax && x <= col_lmax && x >= col_lmin))
                box_l (y, x , 1)= uint8(0);
                box_l (y, x , 2)= uint8(255);
                box_l (y, x , 3)= uint8(0);
                
            else
                box_l(y, x, 1) = pic_l(y,x,1);
                box_l(y, x, 2) = pic_l(y,x,2);
                box_l(y, x, 3) = pic_l(y,x,3);
            end
            
            %right image
            if((x == col_rmax && y <= row_rmax && y >= row_rmin) || (x == col_rmin && y <= row_rmax && y >= row_rmin)||(y == row_rmax && x <= col_rmax && x >= col_rmin) || (y == row_rmin && x <= col_rmax && x >= col_rmin))
                box_r (y, x ,1)= uint8(0);
                box_r (y, x ,2)= uint8(0);
                box_r (y, x ,3)= uint8(255);
            else
                box_r(y, x, 1) = pic_r(y,x,1);
                box_r(y, x, 2) = pic_r(y,x,2);
                box_r(y, x, 3) = pic_r(y,x,3);
            end
            
        end
    end

    将处理后的图片显示出来

    
    %display image
    Image_mosaic = [pic_l, pic_r];
    Image_bin = [bin_lo, bin_ro];
    Image_proces = [box_l, box_r];
    
    subplot(2,2,1); imshow(Image_mosaic); title('原图');
    subplot(2,2,2); imshow(Image_bin); title('二值化');
    subplot(2,1,2); imshow(Image_proces); title('识别');

    在整理清楚设计的原理和思路后,下一篇我们将会进行FPGA部分识别部分的算法的设计。

    展开全文
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双目视觉焦距