【HALCON】disparity_to_point_3d 関数について - 視差データから3Dポイントへの変換
2024-09-03
2024-09-03
HALCON
のdisparity_to_point_3d
関数は、視差データを基にシーン内の物体の3Dポイントを計算するための重要なツールです。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正確な3D位置を計算し、3D解析や認識を効果的に行うことができます。
disparity_to_point_3d 関数の概要
disparity_to_point_3d
関数は、視差画像から3Dポイントを計算します。視差データは、ステレオカメラシステムにおいて同じ物体の2つの異なる視点から撮影された画像間の位置ずれを表し、これを利用して物体の3D座標を推定します。3Dポイントの情報を用いることで、3Dモデルの生成や物体の位置の特定が可能になります。
使用方法
基本的な使用方法は以下の通りです。
disparity_to_point_3d(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, Px, Py, Pz)
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。Px
出力される3Dポイントのx座標。Py
出力される3Dポイントのy座標。Pz
出力される3Dポイントのz座標。
この関数を使用すると、視差データを基に各ピクセルの3D座標を計算し、その結果をx、y、zの各座標として出力します。
具体例
以下に、disparity_to_point_3d
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ポイントの計算
disparity_to_point_3d(Disparity, CamParamRect1, CamParamRect2, RectificationData, Px, Py, Pz)
* 3Dポイントの表示
dev_disp_object_model_3d(Px, Py, Pz)
この例では、視差画像を基に各ピクセルの3D座標を計算し、その結果を表示しています。
応用例
disparity_to_point_3d
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
視差データを使用して、シーン内の物体の3D位置を計算し、3Dモデルを生成する際に役立ちます。 -
ロボティクス
ロボットが周囲の環境を理解し、物体の位置を正確に把握するために、視差データを基にした3Dポイントの計算が利用されます。 -
シーン解析と認識
3Dポイントデータを使用して、シーン内の物体や特徴を特定し、より精度の高い認識を実現します。
まとめ
HALCON
のdisparity_to_point_3d
関数は、視差データを使用して3Dポイント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2D視差データを3D座標に変換し、さまざまな3D解析や認識タスクに応用することができます。disparity_to_point_3d
を使って、精度の高い3Dモデリングと解析を実現しましょう。