Strojni vid – stereo vid

Predstavitev na temo: "Strojni vid – stereo vid"— Zapis predstavitve:

1 Strojni vid – stereo vid
Avtor: Justin Činkelj Mentor: Stanislav Kovačič

2 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

3 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

4 Problem rekonstrukcije
Notranji in zunanji parametri kamer => triangulacija Samo notranji parametri => neznan faktor skaliranja Nič => neznana projekcija Stereo kalibracija – znan 3D model scene

5 Aplikacije Rekonstruiranje 3D pokrajine – satelitske, letalske slike
Kontrola kvalitete v industriji Navigacija – mobilni roboti, avtomobili Kombinacija z GPS sistemi Robotski vid – objekti spremenljive oblike

6 Moje delo Stereo rekonstrukcija Korespondenco določim ročno
Samo 1 kamera Za dve sliki potrebno premakniti kamero Ista slika za kalibracijo in rekonstrukcijo

7 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

8 Kalibracija 2 Uporabil 5 * 16 = 80 točk DLT – matriki L1 in L2
DLT => notranji in zunanji parametri Preverimo smiselnost parametrov

9 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

10 Kalibracija – zamenjane 2 točki

11 Zaključek Napaka pod 0.3 mm je boljša od pričakovane
Vprašljiva je natančnost kalibracijskega vzorca Že dve zamenjani točki povsem pokvarita kalibracijo