【HALCON】disparity_image_to_xyz 関数について - 視差画像から3D座標への変換

HALCONのdisparity_image_to_xyz関数は、ステレオビジョンシステムで得られた視差画像を3D座標に変換するための強力なツールです。この関数を使用することで、2D画像データから深度情報を抽出し、正確な3Dモデルを生成することができます。ステレオビジョンや3D再構築の分野で広く利用される関数です。

disparity_image_to_xyz 関数の概要

disparity_image_to_xyz関数は、視差画像を入力として受け取り、それを基にして各ピクセルの3D空間内の位置を計算します。これにより、2D視差画像から3Dモデルが生成され、深度情報の解析や3Dオブジェクトの認識が可能になります。ステレオビジョンによる3D再構築において非常に重要な役割を果たします。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

disparity_image_to_xyz(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, XYZImage)

• Disparity
  入力として使用する視差画像。
• CamParamRect1
  1台目のカメラの補正済み内部パラメータ。
• CamParamRect2
  2台目のカメラの補正済み内部パラメータ。
• RectificationData
  ステレオ画像補正データ。
• XYZImage
  出力される3D座標の画像。

この関数は、ステレオカメラから得られた視差画像を基に、各ピクセルの3D空間での位置を計算し、その結果を3D座標として出力します。

具体例

以下に、disparity_image_to_xyz関数を使用した基本的な例を示します。

* 視差画像の読み込み
read_image(Disparity, 'disparity_image.tif')

* カメラパラメータの設定
CamParamRect1 := [... ]  * カメラ1のパラメータ
CamParamRect2 := [... ]  * カメラ2のパラメータ

* 補正データの読み込み
read_tuple('rectification_data.dat', RectificationData)

* 3D座標の計算
disparity_image_to_xyz(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, XYZImage)

* 3D座標画像の保存
write_image(XYZImage, 'tiff', 'xyz_image.tif')

この例では、視差画像を3D空間の座標に変換し、その結果を画像として保存しています。カメラパラメータや補正データは、事前にキャリブレーションを行って取得します。

応用例

disparity_image_to_xyz関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 3Dモデルの生成
  視差画像を基にした3Dモデルの生成や再構築に使用されます。

• 深度情報の解析
  ステレオビジョンシステムから得られた視差データを基に、深度情報を解析し、物体の位置や形状を特定する際に役立ちます。

• ロボティクスとナビゲーション
  3D空間での物体認識やナビゲーションのために、視差画像から3D情報を取得する場面で使用されます。

まとめ

HALCONのdisparity_image_to_xyz関数は、視差画像を3D座標に変換するための重要なツールです。この関数を活用することで、ステレオビジョンから得られる2Dデータを3Dモデルに変換し、より詳細な解析や認識を行うことが可能になります。disparity_image_to_xyzを使用して、精度の高い3D再構築と解析を実現しましょう。