7

我正在做一个项目来从图像中找到车辆的速度。我们正在车内拍摄这些图像。我们将从第一张图像中标记一些对象作为参考。利用下一张图像中同一物体的属性，我们必须计算移动车辆的速度。有人能帮我一下吗？？？我正在使用 python opencv。我已经成功地使用光流方法在第二张图像中找到了标记的像素。任何人都可以帮我解决剩下的问题吗？

4

1 回答 1

11

知道采集频率后，您现在必须找到标记的连续位置之间的距离。

为了找到这个距离，我建议你为每张图像估计标记的姿势。松散地说，“位姿”是表示物体相对于相机坐标的变换矩阵。一旦你有了这些连续的坐标，你就可以计算距离，然后是速度。

姿态估计是计算已知3D 对象相对于 2D 相机的位置和方向的过程。生成的姿势是描述对象在相机参考中的参考的变换矩阵。

姿势说明

OpenCV 实现了一种姿态估计算法：Posit。医生说：

给定对象的一些 3D 点（在对象坐标系中）、至少四个非共面点、它们在图像中对应的 2D 投影以及相机的焦距，该算法能够估计对象的姿态。

这表示：

  1. 你必须知道你的相机的焦距
  2. 您必须知道标记的几何形状
  3. 您必须能够匹配 2D 图像中标记的四个已知点

您可能必须使用OpenCV 提供的校准例程来计算相机的焦距。我认为您还有另外两个必需的数据。

编辑：

// Algorithm example

MarkerCoords = {Four coordinates of know 3D points}

I1 = take 1st image
F1 = focal(I1)
MarkerPixels1 = {Matching pixels in I1}
Pose1 = posit(MarkerCoords, MarkerPixels1, F1)

I2 = take 2nd image
F2 = focal(I2)
MarkerPixels2 = {Matching pixels in I2 by optical flow}
Pose2 = posit(MarkerCoords, MarkerPixels2, F2)

o1 = origin_of_camera * Pose1 // Origin of camera is
o2 = origin_of_camera * Pose2 // typically [0,0,0]
dist = euclidean_distance(o1, o2)
speed = dist/frequency

编辑2：（对评论的回答）

“采集频率是多少？”

计算车辆的速度相当于计算标记的速度。（在第一种情况下，参照物是附着在地球上的标记，在第二种情况下，参照物是附着在车辆上的相机。）这由以下等式表示：

speed = D/(t2-t1)

和：

  • D距离[o1 o2]
  • o1时间标记的位置t1
  • o2时间标记的位置t2

您可以通过提取照片的元数据或从成像设备的采集频率来检索t1经过t2的时间：t2-t1 = T = 1/F .

“标记海报之类的简单事物不是更好吗？如果这样做，我们不能将其视为二维对象吗？”

这对于 Posit 算法（或据我所知的任何其他姿势估计算法）是不可能的：它需要四个非共面点。这意味着您不能选择嵌入在 3D 空间中的 2D 对象，您必须选择具有一定深度的对象。

另一方面，你可以使用一个非常简单的形状，只要它是一个体积。（例如一个立方体。）

于 2011-02-02T13:48:49.417 回答