ステレオ画像処理 – Rest Term
引き続きOpenCV 1.1preについて。 カメラキャリブレーション・ステレオ処理関連でいろいろ調べています。 ステレオカメラでの歪み補正用関数が増えてるのはありがたいんですが、 その関数の引数が15個とかあったりするので使うのがちょっと大変； あと、距離計測アルゴリズムのベースであるブロックマッチングとグラフカット。 これらは速度と精度のトレードオフになっています。 ChangeLogのブロックマッチング法に関する記述、 *processes the Tsukuba stereo pair in <10ms on Core2Duo laptop という内容が本当かどうか確かめてみました。 環境はCore2Duo 3.0GHz, 2GB RAMのマシン、検証画像は同じTsukuba stereo pairです。 この画像はステレオ画像処理分野では大変有名ですね。 ・入力：ステレオペア画像
ステレオビジョン入門 - Rest Term
>> DisparityMap.swf (距離が近い：白，距離が遠い：黒) Flashでもステレオ画像処理をしてみたかったので少し試してみました。 ステレオビジョンの基本は「三角測量」です。 カメラ間の距離とレンズから結像面までの距離が既知で、 両眼視差が求まれば対象の奥行きを算出することができます。 人間の目も同じ仕組みでモノを見ています。 ただ、今回は距離計測なのでそれに関することだけ紹介します。 対応点探索のアルゴリズムはBirchfieldの手法を使い、 2枚の画像間で特徴点位置のズレを視差として輝度値に変換した視差画像(Disparity Map)を生成します。 ちなみにこのアルゴリズムはOpenCVのステレオマッチング関数にも採用されており、 OpenCV 1.1ではさらに2つのアルゴリズムが追加されています。 視差情報を利用すれば対象の三次元形状を復元すること
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