【HALCON】disparity_to_distance 関数について - 視差データから距離への変換

HALCONのdisparity_to_distance関数は、視差データを基にして、対象物までの距離を計算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、ステレオビジョンで得られた視差データから、シーン内の物体までの正確な距離を測定することが可能です。特に、ロボティクスや3D解析の分野で広く利用されます。

disparity_to_distance 関数の概要

disparity_to_distance関数は、視差画像とカメラパラメータを使用して、各ピクセルの距離情報を計算します。視差は、ステレオカメラシステムにおける同じ物体の2つの異なる画像間の位置ずれを表し、その視差を利用して物体までの距離を推定します。これにより、シーン内の物体の3D位置を計算でき、3Dモデルの生成や物体認識に応用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

disparity_to_distance(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, Distance)

• 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。
• Distance
  計算された距離を格納する出力画像。

この関数は、視差画像を基に各ピクセルの距離を計算し、距離画像として出力します。

具体例

以下に、disparity_to_distance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)

* 距離の計算
disparity_to_distance(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, Distance)

* 距離画像の保存
write_image(Distance, 'tiff', 'distance_image.tif')

この例では、視差画像を読み込み、視差データを使用して各ピクセルの距離を計算し、その結果を距離画像として保存しています。

応用例

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

• 3Dシーンの解析
  視差データから距離情報を計算することで、シーン内の物体の3D位置を特定し、3Dシーンの解析に役立ちます。

• ロボティクス
  ロボットが環境内で物体の位置や距離を正確に把握するために、視差データを距離に変換する際に使用されます。

• 物体認識
  視差データを基に物体までの距離を計算し、認識アルゴリズムの精度を向上させます。

まとめ

HALCONのdisparity_to_distance関数は、視差データを使用して対象物までの距離を計算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視差情報を距離データに変換し、3D解析や物体認識を精度高く行うことができます。disparity_to_distanceを使用して、3D空間での距離計測と解析を強化しましょう。