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パッシブステレオカメラシステムからの視差行列に基づいて、私はOpenCVによる障害検出のためにv視差表現を計算する必要があります。OpenCV関数によるV視差の高速計算calcHist
動作実装はではなく、です。問題はそれを速くすることです...
（1）v-Disparityのリファレンス：Labayrade、R. and Aubert、D. and Tarel、JPRealステレオビジョンにおけるステレオビジョンでの障害検出は、視差表現
短い塩基性、V視差（図1）、ディスパリティ・マトリックス（図2）の行を分析AN視差値上行ごとにヒストグラムとして結果を表すことであるを取得します。 u-視差（図3）は、視差 - 行列の列で同じです。 （すべての図は偽色です）
私はPythonとC++で "same"を実装しています。 Pythonの速度は許容されますが、C++では、私はuとvの視差を約0.5秒（0.5秒）にします。
（1.編集：別の時間測定に、U-ヒストグラムの算出のみが時間の大容量を...要するため）：
これは、次の質問に私をリード
ヒストグラムの線ワイズ計算のループを回避できますか？
calcHist-Function from OpenCVの1回の呼び出しでそれを行う "トリック"はありますか？おそらく次元？これはC++でコード化されているだけで、実行時の問題は計算に使用されるループと関係がありませんか？
おかげで、Pythonではすべての
作業を実装：C++での
#!/usr/bin/env python2
#-*- coding: utf-8 -*-
#
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# IMPLIED. IN NO EVENT WILL THE AUTHOR BE HELD LIABLE FOR ANY DAMAGES ARISING FROM
# THE USE OF THIS SOURCE-CODE. USE AT YOUR OWN RISK.
import cv2
import numpy as np
import time
def draw_object(image, x, y, width=50, height=100):
color = image[y, x]
image[y-height:y, x-width//2:x+width//2] = color
IMAGE_HEIGHT = 600
IMAGE_WIDTH = 800
while True:
max_disp = 200
# create fake disparity
image = np.zeros((IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH), np.uint8)
for c in range(IMAGE_HEIGHT)[::-1]:
image[c, ...] = int(float(c)/IMAGE_HEIGHT * max_disp)
draw_object(image, 275, 175)
draw_object(image, 300, 200)
draw_object(image, 100, 350)
# calculate v-disparity
vhist_vis = np.zeros((IMAGE_HEIGHT, max_disp), np.float)
for i in range(IMAGE_HEIGHT):
vhist_vis[i, ...] = cv2.calcHist(images=[image[i, ...]], channels=[0], mask=None, histSize=[max_disp],
ranges=[0, max_disp]).flatten()/float(IMAGE_HEIGHT)
vhist_vis = np.array(vhist_vis * 255, np.uint8)
vblack_mask = vhist_vis < 5
vhist_vis = cv2.applyColorMap(vhist_vis, cv2.COLORMAP_JET)
vhist_vis[vblack_mask] = 0
# calculate u-disparity
uhist_vis = np.zeros((max_disp, IMAGE_WIDTH), np.float)
for i in range(IMAGE_WIDTH):
uhist_vis[..., i] = cv2.calcHist(images=[image[..., i]], channels=[0], mask=None, histSize=[max_disp],
ranges=[0, max_disp]).flatten()/float(IMAGE_WIDTH)
uhist_vis = np.array(uhist_vis * 255, np.uint8)
ublack_mask = uhist_vis < 5
uhist_vis = cv2.applyColorMap(uhist_vis, cv2.COLORMAP_JET)
uhist_vis[ublack_mask] = 0
image = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('vhist_vis', vhist_vis)
cv2.imshow('uhist_vis', uhist_vis)
cv2.imwrite('disparity_image.png', image)
cv2.imwrite('v-disparity.png', vhist_vis)
cv2.imwrite('u-disparity.png', uhist_vis)
if chr(cv2.waitKey(0)&255) == 'q':
break
作業を実装：
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <ctime>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
void draw_object(cv::Mat image, unsigned int x, unsigned int y, unsigned int width=50, unsigned int height=100)
{
image(cv::Range(y-height, y), cv::Range(x-width/2, x+width/2)) = image.at<unsigned char>(y, x);
}
int main()
{
unsigned int IMAGE_HEIGHT = 600;
unsigned int IMAGE_WIDTH = 800;
unsigned int MAX_DISP = 250;
unsigned int CYCLE = 0;
//setenv("QT_GRAPHICSSYSTEM", "native", 1);
// === PREPERATIONS ==
cv::Mat image = cv::Mat::zeros(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, CV_8U);
cv::Mat uhist = cv::Mat::zeros(IMAGE_HEIGHT, MAX_DISP, CV_32F);
cv::Mat vhist = cv::Mat::zeros(MAX_DISP, IMAGE_WIDTH, CV_32F);
cv::Mat tmpImageMat, tmpHistMat;
float value_ranges[] = {(float)0, (float)MAX_DISP};
const float* hist_ranges[] = {value_ranges};
int channels[] = {0};
int histSize[] = {MAX_DISP};
struct timespec start, finish;
double elapsed;
while(1)
{
CYCLE++;
// === CLEANUP ==
image = cv::Mat::zeros(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, CV_8U);
uhist = cv::Mat::zeros(IMAGE_HEIGHT, MAX_DISP, CV_32F);
vhist = cv::Mat::zeros(MAX_DISP, IMAGE_WIDTH, CV_32F);
// === CREATE FAKE DISPARITY WITH OBJECTS ===
for(int i = 0; i < IMAGE_HEIGHT; i++)
image.row(i) = ((float)i/IMAGE_HEIGHT * MAX_DISP);
draw_object(image, 200, 500);
draw_object(image, 525 + CYCLE%100, 275);
draw_object(image, 500, 300 + CYCLE%100);
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start);
// === CALCULATE V-HIST ===
for(int i = 0; i < IMAGE_HEIGHT; i++)
{
tmpImageMat = image.row(i);
vhist.row(i).copyTo(tmpHistMat);
cv::calcHist(&tmpImageMat, 1, channels, cv::Mat(), tmpHistMat, 1, histSize, hist_ranges, true, false);
vhist.row(i) = tmpHistMat.t()/(float) IMAGE_HEIGHT;
}
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &finish);
elapsed = (finish.tv_sec - start.tv_sec);
elapsed += (finish.tv_nsec - start.tv_nsec) * 1e-9;
cout << "V-HIST-TIME: " << elapsed << endl;
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start);
// === CALCULATE U-HIST ===
for(int i = 0; i < IMAGE_WIDTH; i++)
{
tmpImageMat = image.col(i);
uhist.col(i).copyTo(tmpHistMat);
cv::calcHist(&tmpImageMat, 1, channels, cv::Mat(), tmpHistMat, 1, histSize, hist_ranges, true, false);
uhist.col(i) = tmpHistMat/(float) IMAGE_WIDTH;
}
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &finish);
elapsed = (finish.tv_sec - start.tv_sec);
elapsed += (finish.tv_nsec - start.tv_nsec) * 1e-9;
cout << "U-HIST-TIME: " << elapsed << endl;
// === PREPARE AND SHOW RESULTS ===
uhist.convertTo(uhist, CV_8U, 255);
cv::applyColorMap(uhist, uhist, cv::COLORMAP_JET);
vhist.convertTo(vhist, CV_8U, 255);
cv::applyColorMap(vhist, vhist, cv::COLORMAP_JET);
cv::imshow("image", image);
cv::imshow("uhist", uhist);
cv::imshow("vhist", vhist);
if ((cv::waitKey(1)&255) == 'q')
break;
}
return 0;
}
図1：V-視差
図2：偽視差マトリックス
図3：U視差
- 編集：
-
C言語で、UとV-格差と個別の時間測定のための
- 正しい名前++例
- 小さなタイプミス