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技术乐享 双目立体视觉之三维重构实现过解析

机器视觉之三维重构是通过分析一幅或者多幅图像的灰度信息,并结合相关知识获得物体三维表面形状的技术。是机器视觉技术应用的方法之一,由于此项技术的多样性及先进性,已经被广泛应用于各大行业领域中。

基于双目立体视觉的三维重构的基本原理是模拟人眼并利用空间几何模型推导出相应的算法来解决实际问题。基于双目视觉的三维重构,其典型特点是:需要获取的特征点较多;速度要求不高,一般几分钟或更多时间才完成一个模型重构;对现场光照条件要求较高。

下图所示是服装设计中关于人体轮廓还原的三维重构的应用案例,很容易发现,图中三维模型是获取实际物体的轮廓角点,得到各个角点的三维坐标然后重构而成。一般在这种项目中需要用到多套双目视觉系统,因为一套系统是无法获取到物体的所有特征点的。单独一套系统获取到多个点坐标后再进行坐标转换,从而实现精确的三维重构。根据双目立体视觉CCAS软件的原理,三维重构一般分为以下步骤:

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第一、相机标定

对双目系统中的每一个相机进行标定,确认相机的畸变系数和内参矩阵。因为不同的相机、镜头在拍摄图像时的畸变和参数都不同,所以需要通过标定确认所选相机的参数。一般用二阶畸变系数k1、k2内参矩阵来衡量。

第二、双目标定

得到单相机的参数后,再预备一个已知世界坐标系(一般用高精度双目标定板)作为参考,用双相机从不同的角度去拍摄该标定板。两相机拍摄的是相同物体,单由于角度不同,必然产生不同的两张图像,分别计算两张图像的图像坐标再和实际标定板的坐标匹配就可以得到当前双相机的位置参数。一般用平移向量和旋转矩阵来描述。 到目前为止,双目系统的标定工作就完成了,也可以叫该系统在当前位置下的初始化设置。接下来就可以用该双目系统去对具体物体进行拍摄处理了。

第三、提取双相机视场范围内的特征点

在本案例中,通过有效光照对服装褶皱处的角点进行图像处理(二值化、边缘提取、去噪等)后,得到一系列特征点在左右相机图像中的平面坐标X、Y。

第四、应用公式计算坐标

根据双目立体视觉CCAS的立体匹配原理——极限约束公式。把第三步提取到的特征点在左右相机视场中的X、Y坐标带入,就可以实现同名点匹配(同名点:物体上相同特征点在左右相机中的点)。根据之前已经标定好的平移向量、旋转矩阵参数,就可以计算出这些特征点的X、Y、Z坐标。

第五、得到物体轮廓模型

将得到特征点的三维坐标放入三维坐标系就可以得到物体的轮廓模型。当然提取的特征点越多,模型的精度就越高,同时对相机的分辨率要求也越高。 最后对精度做一说明:不管是基于双目系统做什么样的应用,精度是所有项目都需要考虑的。一般来说,最终的精度受以下几点影响:相机的分辨率、被测物的大小、相机基线距离和工作距离(具体概念可参照CCAS使用说明)、现场光照条件、图像分割算法。随着各项技术的发展,双目立体视觉的应用已经越来越广泛,关于更多的相关知识您可以在am8亚美注册的网站进一步了解。

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