tạo chế độ xem từ trên xuống của một con đường bằng cách sử dụng warpPerspective() opencv

Question

Tôi đang cố gắng triển khai Ánh xạ phối cảnh nghịch đảo để tính khoảng cách đến một phương tiện khác trên đường. Tôi biết rằng tôi cần tạo một ma trận chuyển đổi với các điểm nguồn và điểm đích trước khi áp dụng hàm warpPerspective(), nhưng tôi không biết cách tính điểm đích.

tôi đã tìm kiếm trong diễn đàn này và các trang web khác nhưng tôi không thể chuyển đổi hình ảnh đầu tiên để hình ảnh thứ hai:

Image 1 http://shanetuohy.com/fyp/Images/img.png

Image 2 http://shanetuohy.com/fyp/Images/IPMim.png

Answer 1

Các mục tiêu mà bạn muốn đạt được đòi hỏi bạn phải tính toán danh dự giữa mặt phẳng mặt đất, vị trí của nó trong hình ảnh được máy ảnh xem và vị trí của nó trong chế độ xem đại bàng.

Điều này được xử lý bằng cách trích xuất các tính năng (góc hoặc điểm chính) trong hầu hết các đường ống máy tính Vision, nhưng điều này không thực tế ở đây: không có tính năng (hoặc thay đổi tính năng) trên đường.

gì bạn có thể làm thay vào đó là tính toán những homographies trong một bước hiệu chuẩn, với các thủ tục sau:

1. Đặt máy ảnh của bạn trên chiếc xe mục tiêu. Đặt một mẫu hình chữ nhật đã biết (thường là bàn cờ) nằm trên mặt đất bằng phẳng phía trước xe. Nếu bạn muốn khoảng cách số liệu, thì bạn cũng cần phải biết kích thước của mẫu, nếu không bạn sẽ chỉ đo khoảng cách tương đối.

2. Chụp ảnh mẫu hiệu chỉnh với thiết lập này.

3. Trong hình ảnh mẫu, bạn cần phát hiện mẫu đó. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách: nếu bạn có một hình ảnh tham chiếu của mẫu, bạn có thể phát hiện nó tự động, hoặc bạn có thể tự bấm vào 4 góc ngoài. Điều này sẽ cung cấp cho bạn ít nhất bốn điểm tương ứng (1 cho mỗi góc ngoài của mẫu). Các điểm tương ứng được thiết lập giữa các điểm ảnh (ví dụ, 4 góc) và vị trí tham chiếu, là vị trí của điểm được nói trong eimage giới thiệu của mẫu (nếu oyu có) hoặc vị trí bạn muốn cho chỉ trong quan điểm đại bàng.

4. Từ thư từ, ước tính một homography H. H là ma trận 3x3 (xem bất kỳ tài liệu tham khảo Vision máy tính nào, trực tuyến hoặc sách giáo khoa).

Điều này sẽ giúp bạn chuyển đổi giữa những gì máy ảnh đang xem và vị trí tham chiếu của mẫu hiệu chuẩn. Nếu bạn đã tham chiếu chế độ xem song song song song của mẫu hoặc tọa độ mong muốn của nó trong chế độ xem đại bàng, bạn có bản đồ mà bạn đang tìm kiếm. Nếu không, bạn cần phải ước tính một homography thứ hai và chuỗi kết quả của họ.

Lưu ý rằng ứng dụng này được xem là Gary Bradski's Learning OpenCV book. Bạn có thể đọc thêm về nó trong cuốn sách, và probbaly tìm mã gốc trực tuyến.