Strojni vid – stereo vid Avtor: Justin Činkelj Mentor: Stanislav Kovačič
Kaj je stereo vid Ugotavljanje 3D strukture iz 2 slik Sliki zajamemo iz različnih pogledov Najpogostejši primer – binokularni vid ljudi/živali Uporabimo lahko tudi več kamer
Problem korespondence Kje v sliki 1 so točke slike 2 Korelacijske metode Primerne za teksturirane scene Pogleda naj ne bosta zelo različna Metode na osnovi značilk Robovi, črte, vogali… Neobčutljivost na spremembe osvetlitve Geometrijske ali analitične omejitve Izpuščeni in napačni pari točk
Problem rekonstrukcije Notranji in zunanji parametri kamer => triangulacija Samo notranji parametri => neznan faktor skaliranja Nič => neznana projekcija Stereo kalibracija – znan 3D model scene
Aplikacije Rekonstruiranje 3D pokrajine – satelitske, letalske slike Kontrola kvalitete v industriji Navigacija – mobilni roboti, avtomobili Kombinacija z GPS sistemi Robotski vid – objekti spremenljive oblike
Moje delo Stereo rekonstrukcija Korespondenco določim ročno Samo 1 kamera Za dve sliki potrebno premakniti kamero Ista slika za kalibracijo in rekonstrukcijo
Kalibracija 1 Epipolarna geometrija – kameri sta premaknjeni samo vzporedno Razdalja med kamerama 25 cm Razdalja do objekta 150 cm Mreža s stranico 1 cm, valj R = 16 cm DLT => notranji in zunanji parametri
Kalibracija 2 Uporabil 5 * 16 = 80 točk DLT – matriki L1 in L2 DLT => notranji in zunanji parametri Preverimo smiselnost parametrov
Preverjanje kalibracije 16 novih točk Napaka globine 0.3 mm max Napaka x/y 0.2 mm Napaka 1 piksla v dispoziciji => 1.5 mm v globini
Kalibracija – zamenjane 2 točki
Zaključek Napaka pod 0.3 mm je boljša od pričakovane Vprašljiva je natančnost kalibracijskega vzorca Že dve zamenjani točki povsem pokvarita kalibracijo