Soumettre la recherche
Mettre en ligne
ステレオカメラ作成の道
•
Télécharger en tant que PPTX, PDF
•
5 j'aime
•
13,356 vues
Y
ytanno
Suivre
OpenCVSharpを使ってステレオカメラから距離を求めるまでの手順を書きました。
Lire moins
Lire la suite
Technologie
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 12
Télécharger maintenant
Recommandé
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門
Shohei Hido
文献紹介:YOLO series:v1-v5, X, F, and YOWO
文献紹介:YOLO series:v1-v5, X, F, and YOWO
Toru Tamaki
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
文献紹介:Simple Copy-Paste Is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segm...
文献紹介:Simple Copy-Paste Is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segm...
Toru Tamaki
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
Deep Learning JP
顕著性マップの推定手法
顕著性マップの推定手法
Takao Yamanaka
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
Hirokatsu Kataoka
Recommandé
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門
Shohei Hido
文献紹介:YOLO series:v1-v5, X, F, and YOWO
文献紹介:YOLO series:v1-v5, X, F, and YOWO
Toru Tamaki
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII2019TS: 実践カメラキャリブレーション ~カメラを用いた実世界計測の基礎と応用~
SSII
文献紹介:Simple Copy-Paste Is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segm...
文献紹介:Simple Copy-Paste Is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segm...
Toru Tamaki
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
Deep Learning JP
顕著性マップの推定手法
顕著性マップの推定手法
Takao Yamanaka
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
Hirokatsu Kataoka
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
Hiroharu Kato
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
Yasuhiro Yoshimura
関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会
nonane
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
Kota Nagasato
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
Yusuke Uchida
LiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor Fusion
Satoshi Tanaka
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
Toru Tamaki
SfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法について
Ryutaro Yamauchi
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
Kosuke Nakago
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
Norishige Fukushima
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Yamato OKAMOTO
20160724_cv_sfm_revisited
20160724_cv_sfm_revisited
Kyohei Unno
3D CNNによる人物行動認識の動向
3D CNNによる人物行動認識の動向
Kensho Hara
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
cvpaper. challenge
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
SSII
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Ryo Sakamoto
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
Ohnishi Katsunori
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
Kazuki Adachi
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
MPRG_Chubu_University
2012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture1
ytanno
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
Shogo Namatame
Contenu connexe
Tendances
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
Hiroharu Kato
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
Yasuhiro Yoshimura
関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会
nonane
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
Kota Nagasato
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
Yusuke Uchida
LiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor Fusion
Satoshi Tanaka
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
Toru Tamaki
SfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法について
Ryutaro Yamauchi
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
Kosuke Nakago
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
Norishige Fukushima
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Yamato OKAMOTO
20160724_cv_sfm_revisited
20160724_cv_sfm_revisited
Kyohei Unno
3D CNNによる人物行動認識の動向
3D CNNによる人物行動認識の動向
Kensho Hara
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
cvpaper. challenge
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
SSII
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Ryo Sakamoto
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
Ohnishi Katsunori
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
Kazuki Adachi
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
MPRG_Chubu_University
Tendances
(20)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
LiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor Fusion
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
動作認識の最前線:手法,タスク,データセット
SfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法について
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
20160724_cv_sfm_revisited
20160724_cv_sfm_revisited
3D CNNによる人物行動認識の動向
3D CNNによる人物行動認識の動向
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Jetson TK1でSemi-Global Matching
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
En vedette
2012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture1
ytanno
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
Shogo Namatame
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
Yasuhiro Yoshimura
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
敦志 金谷
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Ryosuke Okuta
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
Takanori Ogata
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
Norishige Fukushima
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
徹 上野山
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト
Etsuji Nakai
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
nlab_utokyo
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tatsuya Tojima
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Ken Morishita
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
Ryota Kamoshida
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
Yuya Unno
En vedette
(14)
2012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture1
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
Similaire à ステレオカメラ作成の道
AWS Lookout For Vision
AWS Lookout For Vision
ssuser862174
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
Masafumi Terazono
OpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみた
徹 上野山
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Akira Ouchi
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
Kentaro Matsumae
javascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテスト
Yoichiro Sakurai
OpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかず
mq_nakamura
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
Ryo Mitoma
2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研
dmcc2015
いぬねこ写真館
いぬねこ写真館
murajun1978
2012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture7
ytanno
Looking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawa
優介 黒河
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
Akira Hatsune
2012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture6
ytanno
第2回勉強会
第2回勉強会
Mugen Fujii
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Yukinori KITADAI
恋するJenkins
恋するJenkins
Hiroshi Nakao
About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -
Daisuke Yamashita
[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar
suotakehumi
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
irgaly
Similaire à ステレオカメラ作成の道
(20)
AWS Lookout For Vision
AWS Lookout For Vision
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
OpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみた
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
javascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテスト
OpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかず
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研
いぬねこ写真館
いぬねこ写真館
2012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture7
Looking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawa
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
2012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture6
第2回勉強会
第2回勉強会
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
恋するJenkins
恋するJenkins
About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -
[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
Plus de ytanno
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
ytanno
Process of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph System
ytanno
How to make an effort for good job
How to make an effort for good job
ytanno
How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV
ytanno
How to autorun graphic application
How to autorun graphic application
ytanno
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
ytanno
How to set https server
How to set https server
ytanno
How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10
ytanno
How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841
ytanno
How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2
ytanno
K-means and X-means
K-means and X-means
ytanno
First Step SVM
First Step SVM
ytanno
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
ytanno
Xaml html5
Xaml html5
ytanno
C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作
ytanno
PI制御を作ってみた
PI制御を作ってみた
ytanno
CharpTwitter
CharpTwitter
ytanno
MongoDBCSharp
MongoDBCSharp
ytanno
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
ytanno
2013_kougi6
2013_kougi6
ytanno
Plus de ytanno
(20)
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
Process of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph System
How to make an effort for good job
How to make an effort for good job
How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV
How to autorun graphic application
How to autorun graphic application
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to set https server
How to set https server
How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10
How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841
How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2
K-means and X-means
K-means and X-means
First Step SVM
First Step SVM
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
Xaml html5
Xaml html5
C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作
PI制御を作ってみた
PI制御を作ってみた
CharpTwitter
CharpTwitter
MongoDBCSharp
MongoDBCSharp
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
2013_kougi6
2013_kougi6
ステレオカメラ作成の道
1.
ステレオカメラ作成の道 丹野 嘉信 サイト http://ytanno.herokuapp.com/ 連絡先
tannoyoshinobu@gmail.com
2.
目次 • ステレオカメラって何? • 利用したもの •
作成手順 • 躓いたところ
3.
ステレオカメラって何 • 二つ並べたカメラ • 縦もできるが普通は横向き •
目のような働き(物体までの距離が分かる) =
4.
利用したもの 色々 • OpenCVSharp2.4.5 •
OpenCV2.4.5 • Visual Studio 2012 C# • Logicool® HD Pro Webcam C920 x 2 • キャプチャーボード • カメラの固定フレーム • OpenCV 2 プログラミングブック • OpenCVのドキュメント
5.
手順1 フレームの作成 • 左右にカメラを設置します。 •
移動させたときにずれないように固定する仕組みが必要
6.
手順2 キャリブレーション -
1 キャリブレーションとはカメラの歪みや位置の補正をすること • まず、キャプチャボードを用意 • ボードを移動させながら2台のカメラで撮影 • 20-30枚くらい撮影する
7.
手順2 キャリブレーション 2 1.
撮影した画像をグレースケール変換 2. コーナー検知 (FindChessboardCorners関数)でキャプチャボード の世界座標を求める 3. ステレオキャリブレーション (Stereocalibrate関数)で2台のカメ ラの内部パラメータ(焦点距離など)や外部パラメータ(歪みな ど)を求める 4. ステレオカメラの更正 (StereoRectify関数)でお互いが水平に見 えるように回転行列と移動行列を求める。この時視差を距離に変 換するための透視変換行列も求められる 詳しくはOpenCVSharpのサンプルプログラム CalibrateStereoCamera.csを参照してください
8.
画像の補正 1. InitUndistortRectifyMap関数で補正するためのパラメータを求 める 2. Remap関数でUSBカメラから取得した画像を補正する Before After
9.
視差の計算 • 補正した画像を元に視差を計算する。 • OpenCVには視差を求める関数が色々ある。 •
CvStereoBMState、FindStereoCorrespondenceBMを使用して BlockMatchを採用。計算時間が短いのでリアルタイムで更新が 可能
10.
距離変換 • ReprojectImageTo3D関数で視差を距離に変換する • 下記画像はクリックした所の距離を表示しているプログラム
11.
躓いたところ1 CalibrateStereoCamera.csの CvMat distCoeffs1 =
new CvMat(1, 4, MatrixType.F64C1); CvMat distCoeffs2 = new CvMat(1, 4, MatrixType.F64C1); を CvMat distCoeffs1 = new CvMat(1, 8, MatrixType.F64C1); CvMat distCoeffs2 = new CvMat(1, 8, MatrixType.F64C1); に直すといいパラメータが得られた
12.
躓いたところ2 • cvFindStereoCorrespondenceBMで出力する視差のマップを16ビッ ト符号ありを選択すると視差が16倍された値が帰ってくる • つまりこの時、距離変換時も16倍する必要がある
Télécharger maintenant