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20220330时间轴--双目摄像头

20220330时间轴--双目摄像头

作者: hydro | 来源:发表于2022-03-30 15:17 被阅读0次

    动机:为何要买摄像头模块?   为何要买双目模块而不是?

    摄像头高分辨率,低价格。

    用2个摄像头,加视差算法,测量图片中物体与摄像头的距离,输出深度图。 

    用2个摄像头不容易做到图像的同步,所以要哟呵个双目模块,方便左右眼同步

    行为:CHUSEI双目摄像头 ,购买日期:2022-02-12

    CHUSEI双目摄像头 参数

    30万像素 

    UVC协议免驱

    双目同步,

    视角60度?

    45元

    缺点没有主动光,在环境较暗的时候不工作。

    行为:HBV双目摄像头,购买日期: 2022-02-23

    HBV双目摄像头参数

    130万像素 

    UVC协议免驱

    双目同步,

    视角80度。

    200元

    缺点没有主动光,在环境较暗的时候不工作。


    动机:将2个板子跑起来,输出左右眼图片


    一大堆 debug,挑几个重要的

    原始例程中摄像头ID不能用,用程序暴力搜索找到ID--700

    CHUSEI板子设置时,dev.set_configuration()    ##这个语句必须有

    有时因程序崩溃,摄像头资源被占用,需要释放资源。否则报错。

    数据格式很重要。矩阵格式,数据格式cv2.uint8,单通道,3通道


    动机:提取特征


    特征点 提取

    SIFT,

    SURF,

    ORB特征点提取和匹配   速度最快的。必须进行后续处理,删除错误匹配

    特征线 提取

    canny边缘提取

    特征面 提取

    改进的二值化,可以选择面积大小,

    轮廓线提取,todo 将短序列去除,相当于降噪

    水平单方向滑动算法。 视差可以转换为深度。

    傅里叶变换,从空间域到频率域


    动机:双目重合时的特征提取。

    将左右眼图片重合。在数学上如何计算,首先要明确用何种描述,来表达局部重合度这个概念

    答案是局部匹配度可以用多种方法表示

    二值化图 可以用xor表示。完全重合会变黑。

    灰度图 可以用双眼重合图水平方向的梯度表示。(主眼视图和双眼重合图)

    双眼重合图的特征,可以用亮度概率直方图(亮度分布曲线),FFT频率图,orbFAST角点图,orbBRIEF特征图。

    如果特征是数值,主眼视图可以作为基准,重合时,双眼重合图-主眼视图距离最小。

    因为两个图都是对焦良好的聚焦图像,所以似乎不能用相机对焦的反差法计算



    动机:减少噪音

    噪音无处不在,从环境光的波动噪音,物理器件的AD转换噪音,到计算管线中产生的各种噪音,最后都会累计,并对深度图产生不良影响。解决方式有:

    硬件

    用更好的摄像头硬件(HBV板子默认分辨率只有 5 FPS,CHUSEI板子 30 FPS)。

    todo 降低HBV分辨率,再次测试。

    软件

    用去噪算法,损失分辨率

    二值化算法,配合时间维度上的滤波算法。调整阈值参数c。


    动机:获得深度图

    深度图用双目,从基准对齐(无限远)到离摄像头20cm远

    用树枝(花)检验算法有效性和分辨率


    动机:机器人感知环境和物品

     用机器学习实例分割,查找感兴趣区域“ROI”,建立360度的深度图


    动机:驱动机械臂,抓取物品

    触觉反馈算法(抓住竖立的铅笔),PID算法(用目标位置和机械手位置,迭代算法。不用空间解析算法)

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