コンピュータビジョンアルゴリズムにおける両眼視機能

導入

両眼視機能は人間の視覚系の重要な機能の 1 つであり、これにより 3 次元空間の奥行きと距離を認識することができます。コンピュータビジョンの分野では、両眼視機能はターゲット検出、立体視、顔認識などのタスクに広く使用されています。この記事では、両眼視の原理と、コンピュータビジョンアルゴリズムにおけるその応用について紹介します。

両眼視の原理

両眼視とは、人間が二つの目を使って同じ場面を同時に観察し、左右の目の視差（つまり、二つの目で見える映像の違い）によって奥行きを認識することを意味します。左目と右目の間の視差は、空間内の位置の違いによって引き起こされ、この違いは脳によって物体の距離と奥行きとして解釈されます。

以下は、Python と両眼視用の OpenCV ライブラリを使用したステレオマッチングのサンプルコードです。

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()

このサンプルコードでは、OpenCV ライブラリを使用して左目と右目の画像を読み取り、ステレオマッチングオブジェクトを作成します。次に、stereo.compute関数左目画像と右目画像の間の視差マップを計算します。最後に、視差マップを視覚化するcv2.normalize関数、cv2.imshow左目と右目の画像と視差マップを表示する関数を使用します。

コンピュータビジョンにおける両眼視の応用

立体視

ステレオビジョンは、両眼視の原理を使用して 3 次元のシーンを再構成するテクノロジーです。2 つのカメラ (人間の 2 つの目をシミュレート) を一定の距離に配置し、ステレオマッチングアルゴリズムを使用して画像間の視差を計算し、そこからオブジェクトの奥行きと距離を推測します。ステレオビジョンは、ロボットナビゲーションや三次元再構成などの分野で幅広い用途があります。

以下は、Python と OpenCV ライブラリを使用したステレオビジョン用の SGBM アルゴリズムのサンプルコードです。

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()

このコード例では、OpenCV ライブラリを使用して左目と右目の画像を読み取り、SGBM ステレオマッチングオブジェクトを作成します。次に、computeメソッド。最後に、視差マップを視覚化するcv2.normalize関数、cv2.imshow左目と右目の画像と視差マップを表示する関数を使用します。

ターゲットの検出と追跡

両眼視機能は、コンピュータビジョンアルゴリズムが物体をより正確に検出および追跡するのに役立ちます。両眼視差を利用することで、シーン内のオブジェクトの位置とサイズをよりよく理解できるようになり、オブジェクトの検出と追跡の精度と堅牢性が向上します。

以下は、Python と両眼視用の OpenCV ライブラリを使用したステレオマッチングのサンプルコードです。

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()

このサンプルコードは、OpenCV ライブラリを使用して左目と右目の画像を読み取り、SIFT アルゴリズムを使用してキーポイントと記述子を検出します。次に、FLANN マッチャーを作成し、その FLANN マッチャーを特徴点のマッチングに使用します。マッチング点の距離に応じて、良好なマッチング点が選別されます。最後に、cv2.drawMatches関数一致結果をプロットし、cv2.imshow関数を使用して一致結果を表示します。

顔認識

両眼視機能は顔認識にも重要な役割を果たします。顔画像内の両目の間の距離と相対位置を分析することで、顔の特徴点を特定し、顔認識アルゴリズムの特徴抽出および照合プロセスに使用できます。両眼視により、より多くの幾何学的情報が得られるため、顔認識の精度と堅牢性が向上します。

以下は、Python と OpenCV ライブラリ (Haar カスケード分類子に基づく) を使用した顔認識のコード例です。

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()

このサンプルコードでは、OpenCV ライブラリを使用して顔認識用のカスケード分類子 ( haarcascade_frontalface_default.xml)、カメラをオンにして画像をフレームごとに読み取ります。現在のフレームをグレースケールイメージに変換し、カスケード分類器を使用して顔を検出します。顔が検出された場合、画像上に顔の境界ボックスが描画されます。最後に、cv2.imshow関数現在のフレームを表示し、ESC キーを押してループを終了します。

結論は

両眼視機能は、コンピュータビジョンアルゴリズムの重要な機能であり、人間の視覚システムの視覚原理を模倣しており、コンピュータが画像をよりよく理解して解釈するのに役立ちます。両眼視の原理を利用することで、ステレオビジョン、ターゲットの検出と追跡、顔認識などのタスクをコンピュータービジョンアルゴリズムで実装できます。コンピュータビジョンテクノロジの継続的な発展に伴い、両眼視機能は今後も重要な役割を果たし、コンピュータビジョンアルゴリズムのパフォーマンス向上とアプリケーションの拡大に貢献すると考えられます。