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深度图与彩色图的配准与对齐_彩色 深度 配准-CSDN博客
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相机标定三-相机成像模型_相机小孔成像模型-CSDN博客
1.原理部分
立体视觉往往会设计到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。 世界坐标系是为了更好的描述相机的位置双目立体视觉中一般将世界坐标系原点定在左相机或者右相机又或者两者x轴方向的中点。
①首先从世界坐标系到相机坐标系
世界坐标系中的某一个点通过平移旋转可以获得相机坐标系的位置。 详细推理请看第一篇博客。 ②从相机坐标系到图像坐标系透视变换从3d到2d投影点的单位是mm,将它转换到像素坐标系单位才会变成pixel。 图像坐标系的原点为相机光轴与成像平面的交点通常情况下是成像平面的中点或者叫principal point。图像坐标系的单位是mm属于物理单位而像素坐标系的单位是pixel。 一个三维中的坐标点的确可以在图像中找到一个对应的像素点但是反过来通过图像中的一个点找到它在三维中对应的点就很成了一个问题因为我们并不知道等式左边的Zc的值。
2.深度图和彩色图的配准 深度图和彩色图的配准又叫对齐之所以需要进行配准是因为深度图中的坐标点是在深度相机坐标系下获得彩色图的坐标点是在RGB相机坐标系下获得的。 需要先使用张正友标定等标定法对深度相机和RGB相机分别进行标定获得相机的内外参矩阵。 设P_ir为在深度摄像头坐标下某点的空间坐标p_ir为该点在像平面上的投影坐标x、y单位为像素z等于深度值单位为毫米H_ir为深度摄像头的内参矩阵由小孔成像模型可知公式一 小孔成像模型实际上是透视投影perspective projection的一种最简单的形式。假设我们要将真实世界中的三维点( X , Y , Z ) 投影为二维图像上的点p ( x , y ) 则有 设P_rgb为在RGB摄像头坐标下同一点的空间坐标p_rgb为该点在RGB像平面上的投影坐标H_rgb为RGB摄像头的内参矩阵。由于深度摄像头的坐标和RGB摄像头的坐标不同他们之间可以用一个旋转平移变换联系起来即公式二 其中R为旋转矩阵T为平移向量。最后再用H_rgb对P_rgb投影即可得到该点对应的RGB坐标空间坐标到像素坐标的关系公式三 p_ir和p_rgb使用的都是齐次坐标在构造p_ir时应将原始的像素坐标xy乘以深度值而最终的RGB像素坐标必须将p_rgb除以z分量即x/zy/z且z分量的值即为该点到RGB摄像头的距离单位为毫米。 如何求联系两个坐标系的旋转矩阵和平移向量。这就要用到摄像头的外参了。 外参矩阵实际上也是由一个旋转矩阵R_irR_rgb和平移向量T_irT_rgb构成的它表示将一个世界坐标系下的点P变换到摄像头坐标系下分别对深度摄像头和RGB摄像头进行变换有以下关系公式四 世界坐标系与相机坐标系的关系用到外参矩阵。 上式中先将P用P_ir、R_ir和T_ir的表达式表示再代入第二个公式可得 上式可以看出这是在将P_ir变换为P_rgb对比之前的式子 可以求出 这就是最终两个深度相机坐标系和RGB坐标系之间的坐标转换关系就是博客三中获得的关系式但是当时看他的博客没看懂它是怎么出来的公式现在才明白。建议大家看第二篇博客更好懂一点但是每个人理解能力不一样说不定有的人看第三篇更好懂个人看法。
小孔成像模型 因此我们只需在同一场景下得到棋盘相对于深度摄像头和RGB摄像头的外参矩阵即可算出联系两摄像头坐标系的变换矩阵注意所有旋转矩阵都是正交阵因此可用转置运算代替求逆运算。虽然不同场景下得到的外参矩阵都不同计算得到的R和T也有一些变化。
import cv2
import numpy as np
import oppenni as opp
from openni import openni2dframe_data cv2.imread(depth.png,)
frame cv2.imread(frame.png)#
#dframe_data np.array(frame.get_buffer_as_triplet()).reshape([480, 640, 2])
dpt1 np.asarray(dframe_data[:, :, 0], dtypefloat32)
dpt2 np.asarray(dframe_data[:, :, 1], dtypefloat32)dpt2 * 255
#对于为什么要乘于255的解答
#深度图像的深度值 是按照16位长度两字节的数据格式存储的也可以认为前八位是高字节后八位是低字节。
#因此一张深度图像如果是 640480分辨率的话那么图像字节大小 就是 640480*2其中一个字节是8位255
# 乘以 255 是为了将低字节部分从0-255的范围转换到0-65535的范围这样就可以与高字节部分相加得到完整的16位深度值
dpt dpt1 dpt2
#cv2里面的函数就是类似于一种筛选
假设我们需要让我们的深度摄像头感兴趣的距离范围有差别地显示那么我们就需要确定一个合适的alpha值公式为有效距离*alpha255 \
假设我们想让深度摄像头8m距离内的深度被显示8m的与8m的颜色显示相同那么alpha255/(8*10^3)≈0.03 \
假设我们想让深度摄像头6m距离内的深度被显示6m的与6m的颜色显示相同那么alpha255/(6*10^3)≈0.0425
cv2.imshow(depth_src, dpt)
dim_gray cv2.convertScaleAbs(dpt, alpha0.17)
#对深度图像进行一种图像的渲染目前有11种渲染方式大家可以逐一去试下
depth_colormap cv2.applyColorMap(dim_gray, 2) # 有0~11种渲染的模式
cv2.imshow(depth, depth_colormap)
ret, frame cap.read()
cv2.imshow(color, frame)key cv2.waitKey(1)
if int(key) ord(q):break # rgb相机的内参矩阵(旋转矩阵 平移矩阵) 相机坐标系到图像坐标系
RK_rgb np.array([(0.999993, 0.00372933, -0.000414306), (-0.00372927, 0.999993, 0.000135122), (0.000414807, -0.000133576, 1)])
#TK_rgb np.array([-0.0148581, -8.0544e-05, 2.60393e-05])# 深度相机的内参矩阵
RK_dep np.array([(0.999993, 0.00372933, -0.000414306), (-0.00372927, 0.999993, 0.000135122), (0.000414807, -0.000133576, 1)])
#TK_dep np.array([-0.0148581, -8.0544e-05, 2.60393e-05])# rgb相机的外参矩阵(旋转矩阵 平移矩阵) 世界坐标系到相机坐标系
R_rgb np.array([(0.999993, 0.00372933, -0.000414306), (-0.00372927, 0.999993, 0.000135122), (0.000414807, -0.000133576, 1)])
T_rgb np.array([-0.0148581, -8.0544e-05, 2.60393e-05])# 深度相机的外参矩阵
R_dep np.array([(0.999993, 0.00372933, -0.000414306), (-0.00372927, 0.999993, 0.000135122), (0.000414807, -0.000133576, 1)])
T_dep np.array([-0.0148581, -8.0544e-05, 2.60393e-05])Rir_rgb np.dot(R_rgb np.linalg.inv(R_dep)) # 两个相机坐标系之间的变换矩阵
Tir_rgb T_rgb-R_rgbnp.linalg.inv(R_dep)T_dep
R RK_rgbRir_rgbnp.linalg.inv(RK_dep) # 像素点之间的变换关系矩阵
T RK_rgbTir_rgb# 形状
result np.zeros((dpt.shape[0], dpt.shape[1], 3), dtypenp.uint8)
i 0
# 遍历的深度图 深度图在rgb图上对齐 找到对应的像素点
for row in range(dpt.shape[0]):for col in range(dpt.shape[1]):depth_value dpt[row, col] # 获取深度值if depth_value ! 0 and depth_value ! 65535:# 投影到彩色坐标系上的坐标uv_depth np.array([col, row, 1.0]) # 齐次坐标 uv_color depth_value / 1000.0 * np.dot(R, uv_depth) T / 1000.0 # Z_rgb*p_rgbR*Z_ir*p_irT;; (除以1000是为了从毫米变米) 深度坐标系下的其次标点加上旋转平移获得egb坐标系下的点print(uv_color is:, uv_color, \n, uv_color.shape)X int(uv_color[0] / uv_color[2]) # 除以齐次坐标的最后一个元素获得像素值Y int(uv_color[1] / uv_color[2]) # // Z_rgb*p_rgb - p_rgbif 0 X frame.shape[0] and 0 Y frame.shape[1]:result[row, col] frame[Y, X]else:result[row, col] [0, 0, 0]i 1
cv2.imwrite(save_pathregistrationResult.png, result)
cv2.imwrite(save_pathsrc_depth.png, dpt)
cv2.imwrite(save_pathcolor_depth.png, depth_colormap)
cv2.imwrite(save_pathrgb.png, frame)
代码是根据其他博客和相关技术写的还未进行测试如果有什么问题大家可以提出来马上修改。
