Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Уникальные возможности зрения – это ценнейший и сложнейшим дар природы, позволяющий человеку быстро ориентироваться в пространстве, распознавать образы и ситуации. Можно ли повторить достижения природы и создать такое же искусственное 3D-зрение? Решение этой задачи более чем актуально, ведь оно открывает колоссальные перспективы для многих направлений развития техники.
22
