Tabla de contenido
Principios de la visión binocular
Aplicación de la visión binocular en la visión por computadora.
Detección y seguimiento de objetivos.
introducción
La visión binocular es una de las características importantes del sistema visual humano, que nos permite percibir profundidad y distancia en un espacio tridimensional. En el campo de la visión por computadora, la visión binocular se usa ampliamente en tareas como la detección de objetivos, la visión estéreo y el reconocimiento facial. Este artículo presentará los principios de la visión binocular y su aplicación en algoritmos de visión por computadora.
Principios de la visión binocular
La visión binocular significa que los humanos usan dos ojos para observar la misma escena al mismo tiempo y perciben la profundidad a través del paralaje de los ojos izquierdo y derecho (es decir, la diferencia entre las imágenes vistas por los dos ojos). El paralaje entre los ojos izquierdo y derecho es causado por sus diferentes posiciones en el espacio, y el cerebro puede interpretar esta diferencia como la distancia y profundidad de los objetos.
El siguiente es un código de muestra para la comparación estéreo usando Python y la biblioteca OpenCV para visión binocular:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 读取左右眼图像
left_image = cv2.imread("left_image.jpg", 0)
right_image = cv2.imread("right_image.jpg", 0)
# 创建立体匹配对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity_map = stereo.compute(left_image, right_image)
# 将视差图转换为可视化效果
disparity_visual = cv2.normalize(disparity_map, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
# 显示左右眼图像和视差图
cv2.imshow("Left Image", left_image)
cv2.imshow("Right Image", right_image)
cv2.imshow("Disparity Map", disparity_visual)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Este código de ejemplo utiliza la biblioteca OpenCV para leer las imágenes del ojo izquierdo y derecho y crear un objeto estéreo coincidente. Luego, use stereo.computela función para calcular el mapa de disparidad entre las imágenes del ojo izquierdo y derecho. Finalmente, use cv2.normalizela función para convertir el mapa de disparidad en una visualización y use cv2.imshowla función para mostrar las imágenes del ojo izquierdo y derecho y el mapa de disparidad.
Aplicación de la visión binocular en la visión por computadora.
Visión estereoscópica
La visión estéreo es una tecnología que utiliza el principio de la visión binocular para reconstruir una escena tridimensional. Colocando dos cámaras (simulando dos ojos humanos) a una cierta distancia y luego usando un algoritmo de coincidencia estéreo para calcular la disparidad entre las imágenes e inferir la profundidad y la distancia del objeto desde él. La visión estéreo tiene amplias aplicaciones en campos como la navegación de robots y la reconstrucción tridimensional.
El siguiente es un código de muestra para el algoritmo SGBM para visión estéreo usando Python y la biblioteca OpenCV:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 读取左右眼图像
left_image = cv2.imread("left_image.jpg", 0)
right_image = cv2.imread("right_image.jpg", 0)
# 创建SGBM立体匹配对象
window_size = 3
min_disp = 0
max_disp = 16
num_disp = max_disp - min_disp
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
numDisparities=num_disp,
blockSize=window_size,
uniquenessRatio=10,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32,
disp12MaxDiff=1,
P1=8 * 3 * window_size ** 2,
P2=32 * 3 * window_size ** 2)
# 计算视差图
disparity_map = stereo.compute(left_image, right_image)
# 将视差图转换为可视化效果
disparity_visual = cv2.normalize(disparity_map, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
# 显示左右眼图像和视差图
cv2.imshow("Left Image", left_image)
cv2.imshow("Right Image", right_image)
cv2.imshow("Disparity Map", disparity_visual)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Este código de ejemplo utiliza la biblioteca OpenCV para leer las imágenes del ojo izquierdo y derecho y crear un objeto de coincidencia estéreo SGBM. Luego, el mapa de disparidad entre las imágenes del ojo izquierdo y derecho se calcula llamando computeal método . Finalmente, use cv2.normalizela función para convertir el mapa de disparidad en una visualización y use cv2.imshowla función para mostrar las imágenes del ojo izquierdo y derecho y el mapa de disparidad.
Detección y seguimiento de objetivos.
La visión binocular puede ayudar a los algoritmos de visión por computadora a detectar y rastrear objetos con mayor precisión. Al explotar la disparidad binocular, se puede comprender mejor la ubicación y el tamaño de los objetos en la escena, mejorando así la precisión y solidez de la detección y el seguimiento de objetos.
El siguiente es un código de muestra para la comparación estéreo usando Python y la biblioteca OpenCV para visión binocular:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
# 读取左右眼图像
left_image = cv2.imread("left_image.jpg", 0)
right_image = cv2.imread("right_image.jpg", 0)
# 设置SIFT算法参数
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和描述子
keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(left_image, None)
keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(right_image, None)
# 创建FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
# 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
matches = flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)
# 提取好的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 绘制匹配结果
matching_result = cv2.drawMatches(left_image, keypoints1, right_image, keypoints2, good_matches, None, flags=2)
# 显示匹配结果
cv2.imshow("Matching Result", matching_result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Este código de muestra utiliza la biblioteca OpenCV para leer las imágenes del ojo izquierdo y derecho y utiliza el algoritmo SIFT para detectar puntos clave y descriptores. Luego, cree un comparador FLANN y utilícelo para hacer coincidir puntos característicos. Según la distancia de los puntos coincidentes, se descartan los buenos puntos coincidentes. Finalmente, use cv2.drawMatchesla función para trazar los resultados coincidentes y use cv2.imshowla función para mostrar los resultados coincidentes.
Reconocimiento facial
La visión binocular también juega un papel importante en el reconocimiento facial. Al analizar la distancia y la posición relativa entre los ojos en la imagen del rostro, los puntos característicos del rostro se pueden determinar y utilizar en el proceso de extracción y coincidencia de características en el algoritmo de reconocimiento facial. La visión binocular puede proporcionar más información geométrica, mejorando así la precisión y solidez del reconocimiento facial.
El siguiente es un código de ejemplo para el reconocimiento facial usando la biblioteca Python y OpenCV (basada en el clasificador en cascada Haar):
pythonCopy codeimport cv2
# 加载人脸识别的级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = cap.read()
# 将当前帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 绘制人脸边界框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示当前帧
cv2.imshow("Face Detection", frame)
# 按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()Este código de muestra utiliza la biblioteca OpenCV para cargar un clasificador en cascada para el reconocimiento facial ( haarcascade_frontalface_default.xml) y luego enciende la cámara para leer la imagen cuadro por cuadro. Convierta el fotograma actual en una imagen en escala de grises y detecte rostros utilizando un clasificador en cascada. Si se detecta una cara, se dibuja un cuadro delimitador de cara en la imagen. Finalmente, use cv2.imshowla función para mostrar el cuadro actual y salga del bucle presionando la tecla ESC.
en conclusión
La visión binocular es una característica importante de los algoritmos de visión por computadora: imita los principios visuales del sistema visual humano y puede ayudar a las computadoras a comprender e interpretar mejor las imágenes. Al utilizar el principio de la visión binocular, se pueden implementar tareas como la visión estéreo, la detección y seguimiento de objetivos y el reconocimiento facial en algoritmos de visión por computadora. Con el desarrollo continuo de la tecnología de visión por computadora, la visión binocular seguirá desempeñando un papel importante y contribuirá a la mejora del rendimiento y la expansión de las aplicaciones de los algoritmos de visión por computadora.