Opencv on dyama's page

OpenCV でカメラキャリブレーション

Mon, 13 Sep 2021 18:26:00 +0900

自分用の覚え書きです。

Python でのキャリブレーション

こちらの記事のコードが参考になります。(大枠はほぼそのまんま)

元がビデオキャプチャデバイスから画像を取得しているので、弟氏に撮影済みの複数の画像ファイルからできるように変更してもらったのをさらにちょっと修正しています。

3/26メモ

Mon, 27 Mar 2017 01:10:14 +0900

heroku

わかりやすい。

Heroku入門 (全12回) – プログラミングならドットインストール

heroku 上で Rails アプリが動くところまでざっと見てみました。てか、heroku の前にまともに Rails の勉強しなきゃ。

OpenCVでステレオマッチング(ステレオカメラ)

Sat, 25 Mar 2017 16:58:59 +0900

前日より引き続き、OpenCV でステレオ画像による深度計算をやっています。昨晩、スマホの単眼カメラで撮影した2枚のステレオ画像の深度計算で割と良さそうな結果が出たので、Amazonで安いWebカメラを二つ注文。早速届いたので遊んでみます。

環境

LMDE2 64bit
OpenCV2
Python2.7

カメラ

ロジクールの安いWebカメラを2台購入。購入時には1台1081円でした。田舎でも前日の深夜に注文した商品が翌日午後には届くのって素晴しすぎますね！引きこもって生きてゆけそう… _(:3」∠)_

OpenCVでステレオマッチング

Thu, 23 Mar 2017 23:35:33 +0900

かなりの今更感はさておき、OpenCV でステレオ画像による深度計算をやっています。

環境

LMDE2 64bit
OpenCV2
Python2.7

スクリプト

stereo.py (Gist)

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img_left = cv2.imread("l.jpg",0)
img_right = cv2.imread("r.jpg",0)
img_left = cv2.GaussianBlur(cv2.equalizeHist(img_left), (3,3), 0)
img_right = cv2.GaussianBlur(cv2.equalizeHist(img_right) ,(3,3), 0)
window_size = 1
stereo = cv2.StereoSGBM(
    minDisparity = 0,           # 視差の下限
    numDisparities = 32,        # 最大の上限
    SADWindowSize = window_size,# SADの窓サイズ
    uniquenessRatio = 2,        # パーセント単位で表現されるマージン
    speckleWindowSize = 2,      # 視差領域の最大サイズ
    speckleRange = 16,          # それぞれの連結成分における最大視差値
    disp12MaxDiff = 2,          # left-right 視差チェックにおけて許容される最大の差
    P1 = 8*3*window_size**2,    # 視差のなめらかさを制御するパラメータ1
    P2 = 32*3*window_size**2,   # 視差のなめらかさを制御するパラメータ2
    fullDP = True               # 完全な2パス動的計画法を使うならTrue
)
disp = stereo.compute(img_left, img_right)
disp = cv2.normalize(disp, alpha = 0, beta = 255, norm_type = cv2.NORM_MINMAX, dtype = cv2.CV_8U)
cv2.imshow("disp", disp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

入力画像と深度計算の結果

cv2.StereoSGBM() のパラメータをいじくり回したり、単眼のスマホカメラで撮影した入力画像の位置合わせをしたりしていると、それなりに深度が出るようになりました。

Ruby と OpenCV でカメラを使う

Sat, 21 Jan 2017 23:59:57 +0900

前回に引き続き、ruby-opencv でカメラデバイスをソースにしてリアルタイム検知をやってみたいと思います。

使っているカメラ

Microsoft 社製の USB 接続 HD ウェブカムです。エンドユーザ向けにしてはちょっと高めですが画質も良いです。LMDE2 では UVC で使えています。

Ruby と OpenCV でチェッカーボード検知

Fri, 20 Jan 2017 23:59:52 +0900

前日に引き続き、ruby-opencv でチェッカーボードを認識させてみたいと思います。チェッカーボードとは市松模様のパターンのことで、これを認識することにより映像中の3次元座標系(の行列)を確定させることができ、映像の上に3Dモデルをマッピングする第一歩となります。

Ruby と OpenCV で顔認識

Thu, 19 Jan 2017 23:59:55 +0900

去年の秋に組んだ新しいメインマシンは、MSI のB150M MORTAR ARCTIC (MS-7A45) という新しいマザボで、LMDE2 x64 を乗せて使おうとすると USB デバイスまわりが突然使用不能になったりして厄介でした。