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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