FS-Driverless / FS-Driverless/Formula-Student-Driverless-Simulator
Further development of the depth camera simulation
- Lingua principale
- C++
- Stelle
- 286
- Fork
- 126
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
Following up to issue #153 which added depth cameras in pull request #181. General information on how the depth cameras are working can be found in #153.
Maybe it would not be so computationally challenging to simulate the infrared "projected points" and then interpolate between them to get that accuracy gradient with higher precision close by and worse far away. The Intel Realsense camera has an algorithm that it can execute on-board in real time, basic info here:
https://www.intelrealsense.com/stereo-depth-vision-basics/
**Sample:**
```
import numpy
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
left = cv2.imread("l_active.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right = cv2.imread("r_active.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
fx = 942.8 # lense focal length
baseline = 54.8 # distance in mm between the two cameras
disparities = 128 # num of disparities to consider
block = 31 # block size to match
units = 0.512 # depth units, adjusted for the output to fit in one byte
sbm = cv2.StereoBM_create(numDisparities=disparities,
blockSize=block)
# calculate disparities
disparity = sbm.compute(left, right)
valid_pixels = disparity > 0
# calculate depth data
depth = numpy.zeros(shape=left.shape).astype("uint8")
depth[valid_pixels] = (fx * baseline) / (units * disparity[valid_pixels])
# visualize depth data
depth = cv2.equalizeHist(depth)
colorized_depth = numpy.zeros((left.shape[0], left.shape[1], 3), dtype="uint8")
temp = cv2.applyColorMap(depth, cv2.COLORMAP_JET)
colorized_depth[valid_pixels] = temp[valid_pixels]
plt.imshow(colorized_depth)
plt.show()
```
**Input:**
_left lens_

_right lens_

**Output:**

**Source:**
[source.zip](https://github.com/FS-Online/Formula-Student-Driverless-Simulator/files/4977967/source.zip)
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Inizia leggendo l’issue #153 e la pull request #181 per comprendere l’implementazione esistente della videocamera di profondità, quindi confronta l’approccio stereo proposto con il riferimento e l’esempio di Intel RealSense usando OpenCV. L’issue non indica file di implementazione, test o una condizione di accettazione precisa; per completare il lavoro sarebbe necessario concordare come i punti proiettati e l’interpolazione dovrebbero migliorare l’accuratezza della profondità simulata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- cpp, opencv, unreal-engine
- Ambito
- autonomous-driving, computer-vision
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100