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ステレオマッチング

MeshLab とは, ステレオ画像から，奥行き情報を取り出す．

キーワード： Depth Map

前準備

Python 3.12 のインストール

インストール済みの場合は実行不要。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要である。

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

AI エディタ Windsurf のインストール

Pythonプログラムの編集・実行には、AI エディタの利用を推奨する。ここでは，Windsurfのインストールを説明する。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行して、Windsurfをシステム全体にインストールする。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

前準備として，ステレオ画像を準備

  1. 次のWebページを使う（感謝）

    http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/

  2. Playtableの右横の「Perf」をクリック
  3. 2つの画像ファイル im0.png と im1.png を分かりやすいディレクトリに保存する．

    * 以下「D:\」 (D: の直下) に保存したものとして説明を続ける．

  4. ダウンロードした 2つの画像ファイルを確認
  5. Python プログラムの実行

    Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

    Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

  6. 2つの画像の横方向の連結

    横方向に連結して，１つのオブジェクト gを作っている． 

    import cv2
im0 = cv2.imread("D:/im0.png")
im1 = cv2.imread("D:/im1.png")
g = cv2.hconcat([im0, im1])
cv2.imshow("hoge", g)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  7. 巨大な画面が表示されるので確認．（別のウインドウの陰になっているかもしれないので探す）．

    このあと，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

  8. 2つの画像の横方向の連結と画像の縮小

    resize で縮小している．

    「Python」で次を実行． 

    import cv2
im0 = cv2.imread("D:/im0.png")
im1 = cv2.imread("D:/im1.png")
g = cv2.hconcat([im0, im1])
h, w = g.shape[:2]
g2 = cv2.resize(g, (int(w/8), int(h/8)))
cv2.imshow("hoge3", g2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  9. 画面が表示されるので確認．（別のウインドウの陰になっているかもしれないので探す）．

    このあと，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

  10. ２つのカラー画像の差（RGB成分の差）の絶対値と画像の縮小

    「Python」で次を実行． 

    import cv2
im0 = cv2.imread("D:/im0.png")
im1 = cv2.imread("D:/im1.png")
g = abs(im0 - im1)
h, w = g.shape[:2]
g2 = cv2.resize(g, (int(w/8), int(h/8)))
cv2.imshow("hoge4", g2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  11. 画面が表示されるので確認．（別のウインドウの陰になっているかもしれないので探す）．

    ２つのカラー画像の差の絶対値なので，結果もカラー画像

    こうして表示してみると，確かに，画像がずれていることが確認できる．

    このあと，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

    Depth Map

    「Depth Map」とは 距離を画素の濃淡で示したもの．以下の実習では

    • 近いものは白
    • 遠いものは黒

    で表示する．

    ブロックマッチング (Block Matching) 法による DepthMap の生成

    「Python」で次を実行． 

    import cv2
import numpy as np
im0 = cv2.imread("D:/im0.png")
im1 = cv2.imread("D:/im1.png")
mono0 = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mono1 = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=256, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(mono0, mono1)
map = ( disparity - np.min(disparity) ) / ( np.max(disparity) - np.min(disparity) )
h, w = map.shape[:2]
g2 = cv2.resize(map, (int(w/4), int(h/4)))
cv2.imshow("hoge5", g2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  12. 画面が表示されるので確認．（別のウインドウの陰になっているかもしれないので探す）．

    結果をみると，あまり，うまくいっていない．

    このあと，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

    セミグローバルブロックマッチング (Semi Global Block Matching) 法による DepthMap の生成

    「Python」で次を実行． 

    import cv2
import numpy as np
im0 = cv2.imread("D:/im0.png")
im1 = cv2.imread("D:/im1.png")
mono0 = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mono1 = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = 10, numDisparities=256, blockSize=22)
disparity = stereo.compute(mono0, mono1)
map = ( disparity - np.min(disparity) ) / ( np.max(disparity) - np.min(disparity) )
h, w = map.shape[:2]
g2 = cv2.resize(map, (int(w/4), int(h/4)))
cv2.imshow("hoge9", g2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  13. 画面が表示されるので確認．（別のウインドウの陰になっているかもしれないので探す）．

    結果をみると，あまり，うまくいっていない．

    このあと，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる

youtube で配布されている side by side 形式動画ファイル

  1. 次のWebページを開く

    http://www.dreamscene.org/s3dvideo.php?Cmd=Show&site=all

  2. Voyager_3d_sbs.wmv をダウンロード
  3. 1/4倍に縮小＋再生

    「Python」で次を実行．

    OpenCV による動画表示を行う． 

    import cv2
v = cv2.VideoCapture("D:/Voyager_3D_sbs.wmv")
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    h, w = f.shape[:2]
    g2 = cv2.resize(f, (int(w/4), int(h/4)))
    cv2.imshow("", g2)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()
  4. 結果を確認する

    途中で止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

  5. セミグローバルブロックマッチング (Semi Global Block Matching) 法による DepthMap の生成

    「Python」で次を実行． 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture("D:/Voyager_3D_sbs.wmv")
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    h, w = f.shape[:2]
    im0 = f[0:h, 0:int(w/2), 0:3]
    im1 = f[0:h, int(w/2):w, 0:3]
    mono0 = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mono1 = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = 5, numDisparities=16, blockSize=10)
    disparity = stereo.compute(mono0, mono1)
    map = ( disparity - np.min(disparity) ) / ( np.max(disparity) - np.min(disparity) )
    h, w = map.shape[:2]
    g2 = cv2.resize(map, (int(w/4), int(h/4)))
    cv2.imshow("", g2)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()
  6. 結果を確認する

    途中で止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる