【HALCON】reconstruct_points_stereo 関数について - ステレオカメラからの3D点の再構成

HALCONのreconstruct_points_stereo関数は、2台のステレオカメラで撮影された画像を使用して、対応する2D点から3D座標を再構成するための関数です。この関数を使うことで、ステレオビジョン技術を活用して深度情報を取得し、シーン内の物体の3D形状を高精度に再現することができます。ステレオビジョンは、3D復元、ロボティクス、産業検査など、様々な分野で広く利用されています。

reconstruct_points_stereo 関数の概要

reconstruct_points_stereoは、2台のカメラで撮影されたステレオ画像を基に、対応する2D点から3D座標を再構成します。このプロセスでは、カメラの内部および外部パラメータを使用して、2D画像内の対応点からそれらの実際の3D空間における位置を計算します。ステレオカメラ間のキャリブレーションが正確に行われていれば、非常に精度の高い3D情報を取得できます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

reconstruct_points_stereo(Row1, Column1, Row2, Column2, CamParam1, CamParam2, RelPose, X, Y, Z)

• Row1, Column1
  1台目のカメラ画像における対応点の座標（行と列）。
• Row2, Column2
  2台目のカメラ画像における対応点の座標（行と列）。
• CamParam1, CamParam2
  1台目および2台目のカメラの内部パラメータ。
• RelPose
  2台のカメラ間の相対位置（外部パラメータ）。
• X, Y, Z
  出力される3D座標のリスト。シーン内の点の空間座標がこれらの変数に格納されます。

例

* ステレオカメラの画像内での対応点を定義
Row1 := [100.0, 150.0]
Column1 := [200.0, 250.0]
Row2 := [102.0, 152.0]
Column2 := [202.0, 252.0]

* カメラパラメータを設定
CamParam1 := [0.01, 0.02, 0.03, 0.1, 0.1, 1.0, 640, 480]
CamParam2 := [0.01, 0.02, 0.03, 0.1, 0.1, 1.0, 640, 480]

* 2台のカメラ間の相対位置（外部パラメータ）を設定
RelPose := [0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0]

* 3D再構成を実行
reconstruct_points_stereo(Row1, Column1, Row2, Column2, CamParam1, CamParam2, RelPose, X, Y, Z)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, '3D Points: X=' + X + ', Y=' + Y + ', Z=' + Z, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、2つのステレオ画像における対応点とカメラパラメータを使用して、reconstruct_points_stereoで3D座標を再構成し、その結果を表示しています。

応用例

3D形状の再構成と計測

reconstruct_points_stereoを使用して、ステレオカメラで撮影した画像からシーンの3D形状を再構成できます。これにより、物体の正確な形状を計測し、ロボティクスや製造業での検査に利用できます。

自動運転や障害物検出

ステレオビジョンを用いて、2つのカメラから周囲の環境を3Dで認識し、障害物の検出や距離の推定に使用されます。自動運転車両の視覚システムなどで重要な役割を果たしています。

精密な物体位置決め

ステレオビジョンを利用して、物体の位置を正確に認識することが可能です。これにより、ロボットアームによるピッキングやアセンブリ作業において、精度の高い位置決めが実現できます。

必要なデータ

reconstruct_points_stereo関数を使用するには、以下のデータが必要です。

• 対応点の2D座標：2台のカメラで撮影された画像内の対応する特徴点のペア。
• カメラパラメータ：各カメラの内部パラメータ（焦点距離、センサーサイズなど）。
• 相対位置（外部パラメータ）：2台のカメラ間の相対的な位置と姿勢を示すデータ。

まとめ

HALCONのreconstruct_points_stereo関数は、ステレオカメラで撮影された対応点を基に、シーン内の3D座標を再構成する強力なツールです。ステレオビジョン技術を使用して、高精度な3D情報を取得し、ロボティクス、自動運転、製造業での計測や形状解析に幅広く活用できます。