Table des matières
1. Méthode basée sur la correspondance stéréo
2. Méthodes basées sur la lumière structurée
3. Méthode basée sur des images monoculaires
introduction
L'estimation de la profondeur est l'une des tâches importantes dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à déduire les informations de distance des objets de la scène à partir d'images. La technologie d’estimation de profondeur joue un rôle important dans de nombreuses applications, comme la reconstruction 3D, la réalité augmentée, la conduite autonome, etc. Cet article présentera les concepts de base, les méthodes courantes et les domaines d'application de l'estimation de la profondeur.
concept de base
L'estimation de la profondeur consiste à déduire les informations de distance de chaque objet de la scène grâce à des algorithmes de vision par ordinateur. Dans les systèmes de vision binoculaire traditionnels, la profondeur d'un objet peut être déduite en calculant la disparité entre les deux caméras. Dans les systèmes de vision monoculaire, l’estimation de la profondeur devient plus difficile en raison du manque d’informations sur la disparité.
Méthodes courantes
1. Méthode basée sur la correspondance stéréo
Les méthodes basées sur la correspondance stéréo sont l’une des méthodes d’estimation de profondeur les plus courantes. Il utilise les informations de disparité entre les images binoculaires pour déduire la profondeur des objets. Cette méthode fait correspondre les images gauche et droite pour trouver les pixels correspondants, puis calcule la valeur de profondeur via la formule de calcul de disparité.
2. Méthodes basées sur la lumière structurée
Les méthodes basées sur la lumière structurée utilisent des informations sur la déformation de la surface d'un objet sous un motif de source lumineuse spécifique pour déduire la profondeur. Cette méthode utilise généralement des équipements tels que des lasers ou des projecteurs pour générer une lumière structurée et calcule la profondeur en analysant les changements dans les points lumineux projetés sur la surface de l'objet.
3. Méthode basée sur des images monoculaires
En l’absence de vues multiples, l’estimation de la profondeur de l’image monoculaire est une méthode couramment utilisée. Cette méthode effectue généralement une estimation de la profondeur en apprenant la relation de cartographie entre les images monoculaires et les images de profondeur. Les technologies courantes incluent des méthodes basées sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des méthodes basées sur les bords d'image, etc.
Voici un exemple de code pour l'estimation de la profondeur des images monoculaires basée sur l'apprentissage en profondeur, implémenté à l'aide de la bibliothèque PyTorch :
pythonCopy codeimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载预训练的深度估计模型
model = torch.models.resnet18(pretrained=True)
# 去掉最后一层全连接层
model = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 加载输入图像并进行预处理
image_path = 'input_image.jpg'
image = Image.open(image_path)
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
# 使用深度学习模型进行深度估计
with torch.no_grad():
output_tensor = model(input_tensor)
# 后处理输出结果
depth_map = output_tensor.squeeze().numpy()
# 显示深度图像
depth_image = Image.fromarray((depth_map * 255).astype('uint8'))
depth_image.show()Dans cet exemple, nous chargeons d'abord un modèle ResNet-18 pré-entraîné à l'aide de PyTorch et supprimons la dernière couche entièrement connectée. Nous avons ensuite chargé l'image d'entrée et utilisé la fonction transforms.Compose pour définir une série d'opérations de prétraitement, notamment le redimensionnement de l'image, la conversion en tenseurs et la normalisation. Ensuite, nous transmettons l'image d'entrée prétraitée au modèle d'estimation de profondeur pour inférence. Enfin, nous post-traitons la sortie et affichons l'image de profondeur. Il convient de noter que cet exemple n'est qu'un simple code de démonstration et que l'algorithme d'estimation de la profondeur réel peut nécessiter une structure de réseau et un processus de formation plus complexes. La méthode de mise en œuvre spécifique peut être ajustée et optimisée en fonction des besoins et des conditions réelles.
Zone d'application
La technologie d’estimation de la profondeur a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, y compris, mais sans s’y limiter, les aspects suivants :
1. Reconstitution 3D
L'estimation de la profondeur est l'une des technologies clés pour la reconstruction 3D. En estimant la profondeur des objets dans la scène, un modèle tridimensionnel de l'objet peut être reconstruit, obtenant ainsi une perception tridimensionnelle de la scène.
2. Réalité augmentée
L'estimation de la profondeur joue un rôle important dans la réalité augmentée. En estimant la profondeur de la scène capturée par la caméra, les objets virtuels peuvent être intégrés avec précision à la scène réelle pour offrir une expérience de réalité augmentée plus réaliste.
3. Conduite autonome
L'estimation de la profondeur joue également un rôle important dans le domaine de la conduite autonome. Grâce à une estimation approfondie de la scène routière à venir, les systèmes de conduite autonome peuvent mieux comprendre l'environnement et prendre des décisions et une planification plus précises.
Voici un exemple de code pour un algorithme d'estimation de profondeur basé sur un réseau neuronal convolutif, implémenté à l'aide de la bibliothèque TensorFlow :
pythonCopy codeimport tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义深度估计模型
def depth_estimation_model(input_shape):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
return model
# 加载输入图像并进行预处理
image_path = 'input_image.jpg'
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
input_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
input_image = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(input_image)
# 创建深度估计模型
model = depth_estimation_model(input_image.shape[1:])
# 加载预训练的模型权重
model.load_weights('depth_estimation_model_weights.h5')
# 使用深度估计模型进行深度估计
depth_map = model.predict(input_image)
# 后处理输出结果
depth_map = depth_map.squeeze()
# 显示深度图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(depth_map, cmap='jet')
plt.axis('off')
plt.show()Dans cet exemple, nous définissons d'abord un simple réseau de neurones convolutifs comme modèle d'estimation de la profondeur. Nous avons ensuite chargé l'image d'entrée et utilisé tf.keras.preprocessing.image.img_to_arrayla fonction pour convertir l'image en un tableau NumPy et effectué les opérations de prétraitement nécessaires telles que le redimensionnement et la normalisation. Ensuite, nous avons créé le modèle d'estimation de la profondeur et chargé les poids du modèle pré-entraîné. Enfin, nous utilisons le modèle pour effectuer une estimation de la profondeur sur l'image d'entrée et post-traiter la sortie. Enfin, nous affichons l'image de profondeur à l'aide matplotlib.pyplot.imshowde la fonction . Il convient de noter que cet exemple n'est qu'un simple code de démonstration et que l'algorithme d'estimation de la profondeur réel peut nécessiter une structure de réseau et un processus de formation plus complexes. La méthode de mise en œuvre spécifique peut être ajustée et optimisée en fonction des besoins et des conditions réelles.
en conclusion
L’estimation de la profondeur est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur et trouve de nombreuses applications dans de nombreuses applications. Cet article présente les concepts de base, les méthodes courantes et les domaines d'application de l'estimation de la profondeur. Avec le développement de technologies telles que l’apprentissage profond, les performances et la précision de l’estimation de la profondeur ont également été considérablement améliorées. À l'avenir, la technologie d'estimation de la profondeur jouera un rôle important dans davantage de domaines et favorisera le développement de la technologie de vision par ordinateur.