基于深度学习的视觉应用， 又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）
PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习， 基础图像处理技术概念， 特征提取和描述细节， 深入了解图像分割和识别，三维视觉和摄影测量，和用C++进行图形学上的练习，再抽几篇关键的前沿文献和教材阅读。企业级项目制作。 最后再进行图像方向的论文写作让研究生阶段就可以发表的文献。
需要对理论进行补充， 包括：数学基础复习， 基础图像处理技术， 三维视觉和摄影测量， 图形学， 机器学习
PS：：
当我提到“相机”的时候，并不一定是指照相机，尤其是在计算机视觉和图像处理的上下文中，"相机"通常指的是数字相机或虚拟相机，而不是传统的照相机。
具体来说：
当我提到“相机的位移”时，通常是指虚拟相机在虚拟三维空间中的位置和方向的变化，而不是指实际的数字相机的位移。这种概念在计算机图形学、虚拟现实和三维建模中非常常见，用于控制虚拟世界的视图和动画。
概念：
双目相机系统模仿人类的双眼视觉，由两个摄像头组成，分别模拟左眼和右眼。这种设置使得双目相机能够从两个略有不同的视角捕捉场景，产生视差。视差是指同一物体在两个摄像头图像中的位置差异，这种差异使得双目相机可以计算出物体的深度信息。视差图是一种图像，展示了双目相机视野中每个点的视差值。
场景应用：
双目相机广泛应用于机器视觉、自动驾驶汽车、机器人导航、3D重建和增强现实等领域。在这些应用中，深度信息对于物体检测、障碍物避让、环境理解和交互至关重要。
概念：
相机标定是确定相机的内部和外部参数的过程。内部参数包括焦距、主点（图像中心）和畸变系数，而外部参数涉及到相机之间的几何关系，如相对位置和姿态。标定通常通过拍摄已知几何特征的标定板来完成，如棋盘格图案，然后利用这些信息计算出相机参数。
场景应用：
在工业自动化、高精度测量、虚拟现实和计算机图形学等领域中，精确的相机标定是必不可少的。它确保图像数据能够准确转换为实际世界坐标，是3D重建、运动跟踪和空间感知的关键步骤。
import cv2
import numpy as np
# 定义标定板角点数量和实际尺寸
checkerboard_size = (6, 9)
square_size = 1.0 # 实际尺寸单位
# 存储世界坐标和图像坐标的列表
world_points = []
image_points = []
# 生成标定板角点的世界坐标
world_point = np.zeros((1, checkerboard_size[0] * checkerboard_size[1], 3), np.float32)
world_point[0, :, :2] = np.mgrid[0:checkerboard_size[0], 0:checkerboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
world_point *= square_size
# 读取标定图像
images = [...] # 标定图像路径列表
for img_path in images:
img = cv2.imread(img_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 寻找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, checkerboard_size, None)
if ret:
world_points.append(world_point)
image_points.append(corners)
# 绘制并显示角点
cv2.drawChessboardCorners(img, checkerboard_size, corners, ret)
cv2.imshow('Calibration Image', img)
cv2.waitKey(100)
cv2.destroyAllWindows()
# 相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coeff, rotation_vectors, translation_vectors = cv2.calibrateCamera(
world_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)
print("Camera Matrix:\\n", camera_matrix)
print("Distortion Coefficients:\\n", distortion_coeff)
这段代码展示了如何使用OpenCV对双目相机进行标定。首先，它定义了标定板的角点数量和尺寸，然后读取标定图像并寻找棋盘格角点。最后，使用cv2.calibrateCamera函数计算相机的内部参数和畸变系数。
三角测量原理是基于视差的概念。视差是指当一个物体同时被两个不同位置的相机观察时，物体在两个图像中的位置差异。这个差异可以用来计算物体的深度信息，从而得到其三维位置。具体原理如下：
2.1 三角测量算法：
三角测量算法有多种，其中一些常见的包括：
示例场景和代码：
假设我们有两个相机，它们拍摄了同一物体的两幅图像。我们想要计算物体的深度信息。
import numpy as np
# 假设两个相机的参数
camera_params_1 = {'focal_length': 50, 'baseline': 0.1} # 相机1的焦距和基线
camera_params_2 = {'focal_length': 50, 'baseline': 0.1} # 相机2的焦距和基线
# 假设两个像素点的视差
disparity = 10 # 视差值
# 计算物体的深度
depth = (camera_params_1['focal_length'] * camera_params_2['focal_length']) / (disparity * camera_params_1['baseline'])
print(f"物体的深度为: {depth} 米")
在这个示例中，我们使用了两个相机的参数和视差值来计算物体的深度。这个深度值表示物体距离相机的距离。
视差图生成是从双目相机图像中计算视差信息的过程。视差图通常是灰度图像，其中每个像素的灰度值表示对应位置的视差。以下是视差图生成的关键概念：
3.2 视差图滤波和后处理：
一旦生成了视差图，通常需要对其进行滤波和后处理，以减小噪声并提高估计的准确性。以下是相关概念：
示例场景和代码：
假设我们有一对双目相机图像，我们想要生成视差图，并对其进行滤波和后处理。
import cv2
# 从左右相机图像中加载图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建视差计算器对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=64, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity_map = stereo.compute(left_image, right_image)
# 进行滤波和后处理
filtered_disparity_map = cv2.medianBlur(disparity_map, 5)
filtered_disparity_map = cv2.ximgproc.disparityWLSFilter(left_image, right_image, None, filtered_disparity_map)
# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity Map', filtered_disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们使用OpenCV库中的StereoBM算法来计算视差图，然后使用中值滤波和边缘保留滤波对其进行滤波和后处理。
光流估计是一种用于估计相邻图像帧之间像素位移的技术。基本概念如下：
视差法运动估计使用视差信息来估计相机的运动，包括平移和旋转。基本概念如下：
基于特征的运动估计使用特征点，如角点或SIFT特征点，来跟踪图像帧之间的运动。基本概念如下：
示例场景和代码：
假设我们有一对连续图像帧，我们想要使用Lucas-Kanade算法进行光流估计。
import cv2
# 从两个连续图像帧中加载图像
frame1 = cv2.imread('frame1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
frame2 = cv2.imread('frame2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建Lucas-Kanade光流估计器对象
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(frame1, mask=None, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7)
# 使用Lucas-Kanade算法计算光流
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(frame1, frame2, p0, None, **lk_params)
# 画出光流轨迹
for i, (new, old) in enumerate(zip(p1, p0)):
a, b = new.ravel()
c, d = old.ravel()
cv2.line(frame2, (a, b), (c, d), (0, 0, 255), 2)
cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow('Optical Flow', frame2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们使用OpenCV中的Lucas-Kanade算法来估计两个连续图像帧之间的光流，并在第二个帧上画出光流轨迹。
卷积神经网络是一类专门用于图像处理和视觉任务的深度学习模型。在视差估计和运动估计中，CNN被广泛应用。基本概念如下：
深度学习框架是用于构建、训练和部署深度学习模型的软件工具。两个流行的深度学习框架是TensorFlow和PyTorch。基本概念如下：
示例场景和代码示例：
假设我们希望使用PyTorch构建一个简单的CNN模型来进行图像深度估计。以下是一个示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的CNN模型
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.relu2 = nn.ReLU()
self.fc = nn.Linear(64 * 32 * 32, 1) # 输出深度估计值
def forward(self, x):
x = self.relu1(self.conv1(x))
x = self.relu2(self.conv2(x))
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
# 创建模型实例
model = SimpleCNN()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型（假设有训练数据和标签）
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
这个示例中，我们使用PyTorch定义了一个简单的CNN模型来进行深度估计。然后，我们定义了损失函数和优化器，并进行了模型训练。
SLAM是一种高度复杂且关键的技术，用于在未知环境中实现自主定位和地图构建。在SLAM系统中，双目相机发挥了以下关键作用：
双目相机通过捕捉环境中的图像信息，能够精确地确定相机的位置和方向。这是通过比较左右相机的图像之间的视差来实现的。通过计算视差，系统可以估算出相机相对于已知地图的位置，从而实现定位。
与定位相辅相成的是地图构建。双目相机可以捕捉环境中的立体图像，从而实现三维地图的构建。通过不断地捕捉图像并计算深度信息，SLAM系统可以构建出一个实时更新的地图，其中包含了环境中的各种物体和障碍物的位置和形状。
双目相机能够提供更多的深度信息，相较于单目相机，从而提高了SLAM系统的实时性和稳定性。这对于实时定位和地图构建非常关键，尤其是在复杂的室内和室外环境中。
在自动驾驶领域，双目相机也发挥着关键作用，用于环境感知和车辆控制。以下是双目相机在自动驾驶中的关键作用：
双目相机可以捕捉道路和周围环境的立体图像，以识别道路标志、交通信号、行人、车辆和其他障碍物。这种立体视觉能力使车辆能够更准确地理解其周围环境，从而做出更明智的驾驶决策。
通过分析双目相机捕捉的立体图像，自动驾驶系统可以检测道路上的各种路况，例如道路状况（湿滑、坎坷等）、交通拥堵、行车线和交汇处等。这有助于车辆选择最佳的行驶路径和速度。
双目相机提供的深度信息对于车辆控制至关重要。它可以用于实现自动驾驶车辆的跟随车距控制、避障、自动停车和自动变道等关键功能。相机捕捉到的视觉信息使车辆能够在各种复杂交通情况下安全驾驶。
假设你正在开发一个无人机，需要使其具备避障能力。你可以使用双目相机来感知周围环境，并估计无人机与障碍物之间的距离和运动关系。通过分析双目相机的图像，生成视差图，然后使用运动估计算法，例如光流估计或基于视差的运动估计，来实时检测障碍物并规划无人机的飞行路径，以确保安全避障。
相机测距是指通过相机捕获的图像信息来估计物体到相机的距离或深度的过程。通常，相机测距包括以下流程：
双目相机成像模型是用于描述双目相机成像过程的数学模型。它包括左右两个相机，每个相机有自己的内参矩阵和外参矩阵。双目相机成像模型通常使用立体几何学的原理来描述两个相机之间的关系。
极限约束是双目视觉中的重要概念，它描述了两个相机之间的特征点在空间中的关系。极限约束用于将特征点的匹配问题转化为一个几何约束问题（几何约束问题是一种在计算机辅助设计（CAD）和计算机图形学中常见的问题，涉及到在设计和建模过程中对物体或形状施加的几何约束，以确保它们满足特定的几何关系。这些约束用于控制物体之间的相对位置、大小和方向，以便在设计和建模过程中保持一致性和准确性），从而实现深度估计。
双目相机测距具有以下优势：
双目相机测距也面临一些难点和挑战：
以下是一个简化的Python示例代码，演示了如何使用OpenCV库进行双目相机测距的实现：
import cv2
import numpy as np
# 读取左右图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 配置双目相机参数
# 这包括相机内参、外参、相机位姿等信息
# 创建立体BM匹配器
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)
# 计算深度图
depth_map = 1.0 / disparity
# 后处理：滤波和去噪
depth_map_filtered = cv2.medianBlur(depth_map, 5)
# 显示深度图
cv2.imshow('Depth Map', depth_map_filtered)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
雷达测距是一种使用雷达技术来测量目标距离的方法。雷达（Radio Detection and Ranging）是一种利用电磁波进行目标探测和距离测量的技术。雷达系统通过发射射频信号，并接收目标反射回来的信号来实现测距。
雷达测距的原理基于射频信号的传播时间。当雷达发射射频信号时，它会在空间中传播，并在遇到目标时发生反射。雷达接收到目标反射信号后，可以通过测量信号的到达时间来计算目标的距离。
雷达测距的应用十分广泛。它被用于气象观测、航空导航、军事侦察、交通管理等领域。在自动驾驶汽车中，雷达测距被用于检测和跟踪周围车辆和障碍物，以实现安全的驾驶。
示例代码：
import numpy as np
# 定义雷达参数 ，这边正常会有传感器的的接口调用，然后得到数值
speed_of_light = 299792458 # 光速，单位：米/秒
transmit_frequency = 24e9 # 发射频率，单位：赫兹
time_of_flight = 10e-6 # 信号往返时间，单位：秒
# 计算目标距离
target_distance = (speed_of_light * time_of_flight) / (2 * transmit_frequency)
print("目标距离：", target_distance, "米")
在这个示例中，我们使用了雷达的参数和信号往返时间来计算目标的距离。这个距离表示目标与雷达之间的距离。
请注意，这只是一个简单的示例，实际的雷达系统可能涉及更复杂的信号处理和计算方法。
概念：
算法：
示例代码：
下面是一个基于Python和OpenCV的示例代码，演示了如何进行图像的行对准和列对准，并估计平移变换参数：
import cv2
import numpy as np
# 读取两张图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 行对准
height_diff = image1.shape[0] - image2.shape[0]
if height_diff > 0:
image1 = image1[height_diff // 2: -height_diff // 2, :]
else:
image2 = image2[-height_diff // 2: height_diff // 2, :]
# 列对准
width_diff = image1.shape[1] - image2.shape[1]
if width_diff > 0:
image1 = image1[:, width_diff // 2: -width_diff // 2]
else:
image2 = image2[:, -width_diff // 2: width_diff // 2]
# 估计平移变换参数
translation_matrix = np.float32([[1, 0, width_diff // 2], [0, 1, height_diff // 2]])
# 应用平移变换
result_image = cv2.warpAffine(image1, translation_matrix, (image1.shape[1], image1.shape[0]))
# 显示结果
cv2.imshow("Aligned Image", result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这个示例首先进行了行对准和列对准，然后估计了平移变换参数，并应用了平移变换，最后显示了对齐后的图像。
消除畸变是在图像处理中的一个重要步骤。畸变是由于相机镜头的特性所导致的图像失真。消除畸变的目的是尽可能准确地还原图像中的真实场景。
在相机标定过程中，可以获得相机的内部参数和畸变系数。这些参数可以用来对图像进行畸变校正。常用的畸变校正方法包括：
示例代码：
import cv2
import numpy as np
# 加载图像和相机内部参数
img = cv2.imread('distorted_image.jpg')
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 进行畸变校正
undistorted_img = cv2.undistort(img, camera_matrix, dist_coeffs)
# 显示结果
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们使用OpenCV库提供的cv2.undistort函数对图像进行畸变校正。首先，我们加载图像和相机内部参数。然后，通过调用cv2.undistort函数，将图像进行畸变校正。最后，我们显示校正后的图像。
消除畸变后，图像中的直线和物体应该更接近现实场景，因为畸变校正可以还原相机镜头引起的失真效果。