Đồ án Ứng dụng stereo vision xác định khoảng cách (Phần 1)

Nội dung text: Đồ án Ứng dụng stereo vision xác định khoảng cách (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ÐIỆN – ÐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN- ĐIỆN TỬ ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ÐỊNH KHOẢNG CÁCH GVHD: KS. NGUYỄN TẤN NHƯ SVTH: BÙI HỮU DUY MSSV:10101020 SVTH: TIẾT THANH HẢI MSSV:10101037 SKL003076 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07/2014
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH GVHD: KS. NGUYỄN TẤN NHƯ SVTH: BÙI HỮU DUY TIẾT THANH HẢI Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7-2014
3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH GVHD: KS. NGUYỄN TẤN NHƯ SVTH: BÙI HỮU DUY TIẾT THANH HẢI LỚP: 101012, hệ chính quy Tp. HồChí Minh - 07/2014 Tp. Hồ Chí Minh, Tháng 9 - 2009
4. PHẦN A: GIỚI THIỆU i
5. PHẦN A: GIỚI THIỆU TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TPHCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Khoa Điện - Điện Tử Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Bộ Môn Điện Tử Công Nghiệp Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 7 năm 2014 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Bùi Hữu Duy MSSV:10101020 Tiết Thanh Hải MSSV: 10101037 Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện - Điện tử Mã ngành: 01 Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ: 1 Khóa: 2010 Lớp: 101012 I. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH II. NHIỆM VỤ 1. Yêu cầu ban đầu: - Tìm hiểu lý thuyết về mô hình camera. - Nghiên cứu thư viện OpenCV. 2. Nội dung thực hiện:  Xác định thông số từng camera đơn.  Xác định thông số Stereo Camera.  Tinh chỉnh Stereo Camera.  Tìm sai lệch theo phương ngang của 2 camera.  Xác định thuật toán xác định khoảng cách. III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15/02/2014. IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 12/07/2014. V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: KS.Nguyễn Tấn Như CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP KS.Nguyễn Tấn Như TS. Nguyễn Thanh Hải ii
6. PHẦN A: GIỚI THIỆU TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TPHCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Khoa Điện - Điện Tử Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Bộ Môn Điện Tử Công Nghiệp Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 7 năm 2014 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên 1: Bùi Hữu Duy Lớp:101012B MSSV:10101020 Họ tên sinh viên 2: Tiết Thanh Hải Lớp:101012A MSSV:10101037 Tên đề tài: ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH Tuần/ngày Nội dung Xác nhận GVHD Tuần 1 Tìm hiểu kỹ thuật xử lý ảnh trong sách Digital (1/3 – 7/3) Image Processing Tuần 2,3,4 Nghiên cứu thư viện OpenCV (8/3 – 28/3) Tuần 5,6 Làm quen với chương trình xử lý ảnh đơn giản (29/3 – 12/4) dùng thư viện OpenCV Tuần 7 Nghiên cứu lý thuyết mô hình camera (13/4 – 19/4) Tuần 8,9,10 Xác định thông số và tinh chỉnh Stereo Camera (20/4 – 9/5) Tuần 11, 12, 13 Xác định thuật toán xác định khoảng cách và so (10/5 – 30/5) sánh với kết quả thực Tuần 14, 15 Tổng hợp kết quả và viết báo cáo (31/5 – 20/6 ) GV HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ và tên) iii
7. PHẦN A: GIỚI THIỆU LỜI MỞ ĐẦU Ngày nay, các hệ thống sử dụng camera với mục đích điều khiển, an ninh, giám sát, .ngày càng phổ biến và được sử dụng rộng rãi. Vấn đề xác định khoảng cách của các đối tượng trong không gian 3D góp phần tăng tính chính xác trong việc phát hiện, điều khiển các hành vi của các hệ thống đó. Tuy nhiên, một số phương pháp tính toán và xác định khoảng cách giữa các đối tượng trong không gian 3D ở các hệ thống bộc lộ một số hạn chế nhất định. Do đó, giải pháp đặt ra là lựa chọn phương pháp phù hợp để xác đinh chính xác khoảng cách giữa các đối tượng trong không gian 3D. Vì vậy việc nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật Stereo Vision (một trong những kỹ thuật hàng đầu về xác định khoảng cách với những tính năng ưu việc) vào thực tế là điều rất cần thiết. Để góp phần tạo nên nền tảng ban đầu cho việc học tập, tìm hiểu kỹ thuật Stereo Vision, nhóm thực hiện đề tài đã tập trung nghiên cứu đề tài: “ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH” Những kiến thức, năng lực đạt được trong quá trình học tập ở trường sẽ được đánh giá qua đợt bảo vệ đồ án cuối khóa. Vì vậy người thực hiện đề tài cố gắng tận dụng những kiến thức đã học ở trường cùng với sự tìm tòi, nghiên cứu cùng với sự hướng dẫn tận tình của Giáo viên hướng dẫn cùng Thầy/Cô thuộc Khoa Điện-Điện Tử để có thể hoàn thành tốt đồ án này. Mặc dù nhóm thực hiện đề tài đã cố gắng hoàn thành nhiệm vụ đề tài đặt ra và đúng thời hạn nhưng chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, mong quýThầy/Cô và các bạn sinh viên thông cảm.Nhóm thực hiện đề tài mong nhận được những ý kiến đóng góp của quý Thầy/Cô và các bạn sinh viên. Xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực hiện đề tài Bùi Hữu Duy Tiết Thanh Hải iv
8. PHẦN A: GIỚI THIỆU LỜI CẢM ƠN Chúng em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Nguyễn Tấn Như - Giảng viên bộ môn Điện tử công nghiệp - đã trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ tạo điều kiện để nhóm hoàn thành tốt đề tài. Chúng em chân thành cảm ơn khoa Điện - Điện tử đã tạo điều kiện cho nhóm mượn phòng thí nghiệm để thực hiện đề tài này. Chúng em cũng gửi lời đồng cảm ơn đến các bạn lớp 101012 đã chia sẻ trao đổi kiến thức cũng như những kinh nghiệm quý báu trong thời gian thực hiện đề tài. Xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực hiện đề tài Bùi Hữu Duy Tiết Thanh Hải v
9. PHẦN A: GIỚI THIỆU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN TP.HCM, ngày tháng năm 2014 Giáo viên phản biện vi
10. PHẦN A: GIỚI THIỆU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TP.HCM, ngày tháng năm 2014 Giáo viên hướng dẫn vii
11. PHẦN A: GIỚI THIỆU MỤC LỤC NỘI DUNG TRANG PHẦN A: GIỚI THIỆU i Nhiệm vụ đồ án ii Lịch trình thực hiện đồ án iii Lời mở đầu iv Lời cảm ơn v Nhận xét của giáo viên phản biện vi Nhận xét của giáo viên hướng dẫn vii Mục lục viii Liệt kê hình vẽ x Liệt kê bảng xii PHẦN B: NỘI DUNG 1 CHƯƠNG 1: DẪN NHẬP 2 1.1. Đặt vấn đề 2 1.2. Lý do chọn đề tài. 2 1.3. Đối tượng nghiên cứu 3 1.4. Giới hạn đề tài 3 1.5. Phương pháp nghiên cứu 4 1.6. Ý nghĩa thực tiễn 4 1.7.Bố cục đề tài. 4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CAMERA 6 2.1 Mô hình camera đơn 6 2.1.1. Mô hình Pinhole camera 6 2.1.2. Mô hình Pinhole camera cải tiến 7 2.1.3. Ma trận camera intrinsic 8 2.2. Stereo Camera 9 2.2.1. Mô hình stereo camera 9 2.2.2. Ma trận xoay R và vector dịch T 11 2.2.3. Ma trận rectified maps 12 viii
12. PHẦN A: GIỚI THIỆU CHƯƠNG 3: XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH DÙNG STEREO VISION 14 3.1 Xác định thông số từng camera đơn 15 3.2 Tìm thông số Stereo Camera 21 3.3 Tinh chỉnh Stereo Camera 23 3.4 Tìm điểm sai lệch theo phương ngang của 2 camera 27 3.5 Xác định khoảng cách 27 CHƯƠNG 4: THƯ VIỆN OPENCV 31 4.1 Giới thiệu chung về OpenCV 31 4.2 Hướng dẫn cài đặt OpenCV 2.4.9 31 4.3 Hướng dẫn add OpenCV vào Visual Studio 33 4.3.1. Tạo biến môi trường 33 4.3.2. Khởi tạo một project đơn giản 34 4.3.2.1. Khởi động Visual Studio 2013 34 4.3.2.2. Tạo file môi trường trong Debug và Release 37 4.3.2.3. Viết chương trình 47 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 50 4.1 Kết quả nghiên cứu 50 4.2 Hướng phát triển 56 PHẦN C: PHỤ LỤC 58 PHẦN D: TÀI LIỆU THAM KHẢO 86 ix
13. PHẦN A: GIỚI THIỆU LIỆT KÊ HÌNH VẼ Hình Trang Hình 1.1: Bố cục đề tài 4 Hình 2.1: Mô hình pinhole camera 5 Hình 2.2: Mô hình pinhole camera cải tiến 6 Hình 2.3: Mô hình stereo camera 8 Hình 2.4: Nguyên tắc phối ảnh của camera 9 Hình 2.5: Chuyển đổi từ hệ trục của đối tượng đến hệ trục camera 10 Hình 3.1: Lưu đồ xác định khoảng cách từ camera đến vật thể 13 Hình 3.2: Hình bàn cờ 14 Hình 3.3: Hình ảnh 2 camera được chụp ở cùng một góc độ 15 Hình 3.4: Lưu đồ chương trình chụp hình 16 Hình 3.5: Lưu đồ chương trình con on_mouse 16 Hình 3.6: Lưu đồ tìm thông số camera đơn 18 Hình 3.7. Lưu đồ chương trình con đọc 20 file ảnh 18 Hình 3.8. Lưu đồ chương trình con tìm tọa độ góc trong ảnh. 19 Hình 3.9. Lưu đồ chương trình con tìm thông số camera đơn 19 Hình 3.10. Lưu đồ tìm thông số stereo camera. 21 Hình 3.11. Lưu đồ chương trình con tìm thông số stereo camera. 21 Hình 3.12. Lưu đồ chương trình con lưu thông số stereo camera 22 Hình 3.13: Ảnh của 2 camera khi chưa tinh chỉnh 23 Hình 3.14. Lưu đồ tinh chỉnh stereo camera. 23 Hình 3.15. Lưu đồ chương trình con tinh chỉnh camera. 24 Hình 3.16. Lưu đồ chương trình con biễu diễn kết quả tinh chỉnh. 24 Hình 3.17: Kết quả tinh chỉnh stereo camera 25 Hình 3.18. Lưu đồ thuật toán xác định khoảng cách. 27 Hình 3.19. Lưu đồ chương trình con on_mouse. 28 Hình 4.1. Chọn nơi lưu thư viện OpenCV 31 Hình 4.2. Cửa sổ bắt đầu giải nén OpenCV 31 Hình 4.3. Cửa sổ khi giải nén OpenCV 32 Hình 4.4. Cửa sổ khi quá trình giải nén kết thúc 32 Hình 4.5. Cửa sổ Path Editor 33 x
14. PHẦN A: GIỚI THIỆU Hình 4.6. Cửa sổ bắt đầu của Visual Studio 34 Hình 4.7. Cửa sổ chọn nơi lưu projects 34 Hình 4.8. Cửa sổ thiết lập projects mới 35 Hình 4.9. Cửa sổ thiết lập projects mới 35 Hình 4.10. Cửa sổ làm việc của Visual Studio 36 Hình 4.11. Cửa sổ add thư viện Debug 36 Hình 4.12. Cửa sổ sau khi add thư viện Debug và Release 37 Hình 4.13. Cửa sổ tạo file môi trường trong Debug 38 Hình 4.14. Bước 1 tạo file môi trường trong Debug 38 Hình 4.15. Bước 2 tạo file môi trường trong Debug 39 Hình 4.16. Bước 3 tạo file môi trường trong Debug 39 Hình 4.17. Bước 4 tạo file môi trường trong Debug 40 Hình 4.18. Bước 5 tạo file môi trường trong Debug 40 Hình 4.19. Bước 6 tạo file môi trường trong Debug 41 Hình 4.20. Bước 6 tạo file môi trường trong Debug 41 Hình 4.21. Bước 7 tạo file môi trường trong Debug 42 Hình 4.22. Bước 8 tạo file môi trường trong Debug 42 Hình 4.23. Bước 9 tạo file môi trường trong Debug 43 Hình 4.24. Bước 10 tạo file môi trường trong Debug 43 Hình 4.25. Bước 11 tạo file môi trường trong Debug 44 Hình 4.26. Bước 12 tạo file môi trường trong Debug 44 Hình 4.27. Bước 13 tạo file môi trường trong Debug 45 Hình 4.28. Cửa sổ lưu chương trình của 1 projects 47 Hình 4.29. Cửa sổ để viết chương trình 47 Hình 4.30. Kết quả khi chạy chương trình 48 Hình 4.31. Kết quả trên cmd 48 Hình 5.1.Biểu đồ khoảng cách đo được bằng chương trình so với thực tế 53 Hình 5.2. Biểu đồ tuyến tính kết quả đo với độ phân giải 240x320 54 Hình 5.3. Biểu đồ tuyến tính kết quả đo với độ phân giải 480x640 55 Hình 5.4. Biểu đồ tuyến tính kết quả đo với độ phân giải 600x800 55 xi
15. PHẦN A: GIỚI THIỆU LIỆT KÊ BẢNG Bảng Trang Bảng 3.1. Giá trị thông số của camera Novo_Minoru. .21 Bảng 5.1. Bảng số liệu kết quả đo khoảng cách với độ phân giải 240x320 .51 Bảng 5.2. Bảng số liệu kết quả đo khoảng cách với độ phân giải 480x640 .52 Bảng 5.3. Bảng số liệu kết quả đo khoảng cách với độ phân giải 600x800 .53 xii
16. CHƢƠNG 1: DẪN NHẬP 1
17. CHƢƠNG 1: DẪN NHẬP Chƣơng 1: DẪN NHẬP 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, việc xác định khoảng cách đã và đang đƣợc ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống chúng ta. Chẳng hạn nhƣ:  Trong lĩnh vực công nghiệp: đo khoảng cách đƣợc ứng dụng vào các hệ thống đo đếm sản phẩm.  Trong lĩnh vực quân sự thì nó đƣợc ứng dụng trong hệ thống các robot vẽ mặt bằng, định vị cho các hệ thống tên lửa, . Các hệ thống sử dụng camera với mục đích điều khiển, an ninh, giám sát, .ngày càng phổ biến và đƣợc sử dụng rộng rãi. Vấn đề xác định khoảng cách của các đối tƣợng trong không gian 3D góp phần tăng tính chính xác trong việc phát hiện, điều khiển các hành vi của các hệ thống đó. Tuy nhiên, một số phƣơng pháp tính toán và xác định khoảng cách giữa các đối tƣợng trong không gian 3D ở các hệ thống bộc lộ một số hạn chế nhất định. Do đó, giải pháp đặt ra là lựa chọn phƣơng pháp phù hợp để xác đinh chính xác khoảng cách giữa các đối tƣợng trong không gian 3D. Hiện nay có nhiều phƣơng pháp xác định khoảng cách giữa các đối tƣợng trong không gian 3D nhƣ sử dụng các loại cảm biến: cảm biến quang, cảm biến siêu âm, laser, .và xác định khoảng cách dùng stereo vision, mỗi phƣơng pháp đều có những thế mạnh và hạn chế riêng. Tuy nhiên ứng dụng Stereo Vision để xác định khoảng cách đang đƣợc triển khai trong các hệ thống lớn bởi tính hiệu quả và chính xác. 1.2. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Nhƣ đã đề cập trong phần đặt vấn đề, mỗi phƣơng pháp xác định khoảng cách đều có những ƣu và nhƣợc điểm riêng. Cụ thể nhƣ sau:  Khi đo khoảng cách dùng thƣớc thì sẽ cho chúng ta độ chính xác khá cao, tuy nhiên nó khá là bất tiện khi sử dụng để đo khoảng cách ở xa và rất khó cho việc cân chỉnh thƣớc.  Khi đo khoảng cách dùng các loại cảm biến (cảm biến điện trở, cảm biến tiệm cận, cảm biến siêu âm, cảm biến hồng ngoại, cảm biến laser, ) thƣờng có độ chính xác cao, dễ lắp đặt trong các hệ thống. Tuy nhiên, mỗi loại cảm biến đƣợc thiết kế để nhận dạng và xác định khoảng cách cho một đối tƣợng xác định nào đó, chi phí trang bị cho chúng cũng rất cao nên việc nghiên cứu và ứng dụng các loại cảm biến này vào các hệ thống xác định khoảng cách sẽ gặp rất nhiều khó khăn. 2
18. CHƢƠNG 1: DẪN NHẬP Việc ứng dụng stereo vision để đo khoảng cách là một kỹ thuật đang đƣợc sử dụng khá phổ biến hiện nay. Tuy tầm đo của phƣơng pháp này có giới hạn nhƣng nó có nhiều tính năng nổi bật nhƣ:  Đẩy nhanh tốc độ xác định khoảng cách.  Tính chính xác cao.  Nhận dạng và xác định đƣợc khoảng cách của nhiều đối tƣợng khác nhau.  Chi phí trang bị thấp.  Đặc biệt từ một hệ thống stereo vision, chúng ta có thể xây dựng nhiều ứng dụng một cách linh hoạt: giám sát, nhận dạng, an ninh, xác định khoảng cách, .  Đó là lý do mà nhóm chọn nghiên cứu và thực hiện đề tài “ ỨNG DỤNG STEREO VISION XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH”. 1.3. ĐỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU  Đối tƣợng chung: Sử dụng Stereo Camera Minoru để thực hiện đo khoảng cách từ camera đến vật thể cần xác định.  Đối tƣợng chi tiết: Trong lĩnh vực xử lý ảnh, có nhiều phần mềm hỗ trợ nhƣ: C, C++, Fortran, Matlab, Tuy nhiên, trong số đó thƣ viện OpenCV chạy trên nền C++ đƣợc sử dụng khá phổ biến. Thực tế cho thấy, thƣ viện OpenCV hỗ trợ cho ngƣời dung khá nhiều công cụ hữu ích và có tính năng vƣợt trội hơn so với các phần mềm khác. Do đó, nhóm sử dụng thƣ viện OpenCv là công cụ chính để nghiên cứu việc xác định khoảng cách bằng Stereo Vision. Camera Mono Minoru 3D với độ phân giải từ 320x240 tới 800x600 pixel và có thể đạt đƣợc 30 khung hình mỗi giây, nó có khả năng hiển thị hình ảnh 2D hoăc 3D. 1.4. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI  Nghiên cứu sử dụng phần mềm OpenCV, một trong những phần mềm xử lý ảnh phổ biến hiện nay.  Nghiên cứu giải thuật phát hiện khoảng cách: khi ta có một bức ảnh đƣợc chụp từ camera, ta click chuột lên bức ảnh đó thì giải thuật này giúp ta xác định khoảng cách từ điểm mà ta click chuột đến camera. Kết quả là nó cho ta kết quả khá là nhanh và chính xác, tuy nhiên tầm đo của nó còn hạn chế và vẫn còn sai số so với thực tế. 3
19. CHƢƠNG 1: DẪN NHẬP 1.5. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Do hạn chế về thời gian thực hiện và còn mới mẻ trong bƣớc đầu nghiên cứu khoa học, vì thế nhóm thực hiện đề tài chủ yếu sử dụng hai phƣơng pháp sau: Phƣơng pháp tham khảo tài liệu. Phƣơng pháp thực hành. 1.6. Ý NGHĨA THỰC TIỄN Mặc dù Stereo Vision đã ra đời và phát triển khá lâu ở các nƣớc tiên tiến trên thế giới. Nhƣng ở Việt Nam lĩnh vực này còn khá mới mẻ, chƣa đƣợc nghiên cứu và ứng dụng một cách phổ biến. Kết quả nghiên cứu của nhóm có thể làm tài liệu tham khảo cho việc tìm hiểu thuật toán, ứng dụng kỹ thuật hiệu chỉnh camera cho việc xác định khoảng cách, ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong thực tế nhƣ là: ứng dụng trong nhận dạng 3D, ứng dụng trong vẽ biểu đồ mặt bằng, ứng dụng trong các hệ thống đo đếm sản phẩm, và tạo tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo trong tƣơng lai. 1.7. BỐ CỤC ĐỀ TÀI Bố cục nội dung của đề tài nghiên cứu đƣợc thể hiện nhƣ hình 1.1 dƣới đây: NỘI DUNG CHƢƠNG 1 CHƢƠNG 2 CHƢƠNG 3 CHƢƠNG 4 CHƢƠNG 5 MỞ ĐẦU TỔNG QUAN XÁC ĐỊNH THƢ VIỆN KẾT QUẢ VỀ CAMERA KHOẢNG OPENCV NGHIÊN CÁCH DÙNG CỨU VÀ STEREO HƢỚNG VISION PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Hình 1.1. Bố cục đề tài 4
20. CHƢƠNG 1: DẪN NHẬP Theo sơ đồ ở hình 1.1 thì bố cục nội dung đề tài nghiên cứu gồm 5 chƣơng nhƣ sau:  Chƣơng 1: MỞ ĐẦU Trong chƣơng này bao gồm các nội dung chính nhƣ sau: Đặt vấn đề. Lý do chọn đề tài. Đối tƣợng nghiên cứu. Giới hạn đề tài. Phƣơng pháp nghiên cứu. Ý nghĩa thực tiễn. Bố cục đề tài.  Chƣơng 2: TỔNG QUAN VỀ CAMERA Chƣơng 2 sẽ trình bày các nội dung chính sau: Mô hình camera đơn. - Mô hình pinhole camera. - Mô hình pinhole camera cải tiến. - Ma trận camera intrinsic. Stereo camera. - Mô hình stereo camera đơn. - Ma trận xoay R và vector dịch T. - Ma trận rectified maps.  Chƣơng 3: XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH Chƣơng này sẽ giới thuật toán xác định khoảng cách bằng Stereo Vision. Thuật toán này gồm năm bƣớc sau: Bƣớc 1: Xác định thông số camera đơn. Bƣớc 2: Xác định thông số stereo camera. Bƣớc 3: Tinh chỉnh stereo camera. Bƣớc 4: Tìm độ sai lệch của hai camera theo phƣơng ngang. Bƣớc 5: Xác định khoảng cách.  Chƣơng 4: THƢ VIỆN OPENCV Nội dung chủ yếu của chƣơng 4 gồm hai phần: Giới thiệu chung về thƣ viện OpenCv. Hƣớng dẫn cách cài đặt thƣ viện OpenCv vào phần mềm Visual Studio.  Chƣơng 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Chƣơng 5 sẽ trình bày kết của quá trình nghiên cứu và đề xuất các hƣớng phát triển của đề tài trong tƣơng lai, bao gồm các nội dung chính nhƣ sau: Kết quả nghiên cứu. - Kết quả nghiên cứu đề tài. - Đề xuất giải pháp khác phục các mặt còn hạn chế của đề tài. Hƣớng phát triển đề tài. 5
21. CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CAMERA Chương 2: TỔNG QUAN VỀ CAMERA 2.1. MÔ HÌNH CAMERA ĐƠN Camera là một thiết bị có thể ghi lại hình ảnh trong một khoảng thời gian nhất định và lƣu trữ các dữ liệu hình ảnh này. 2.1.1. Mô hình Pinhole camera Pinhole camera là mô hình hình thảnh ảnh đơn giản nhất. Mô hình đƣợc minh hoạ trong hình 2.1, trong đó các tia sang từ thế giới thật đi xuyên qua một lổ nhỏ bên trong camera và bị chắn lại bởi một lớp màng bên trong camera tạo nên ảnh hai chiều của không gian ba chiều. Hình 2.1. Mô hình pinhole camera Từ hình 2.1, chúng ta dễ dàng quan sát thấy hình ảnh của đối tƣợng thu đƣợc từ mô hình này bị đảo ngƣợc so với đối tƣợng. Mặt phẳng chứa ảnh của đối tƣợng đƣợc gọi là mặt phảng ảnh (image plane). Còn lổ nhỏ trong mô hình trên đƣợc gọi là tâm chiếu hay tâm camera. Khoảng cách giữa tâm chiếu và mặt phẳng ảnh gọi là tiêu cự của camera (f). Phép chiếu đƣợc dùng trong mô hình trên là phép chiếu phối cảnh. 6
22. S K L 0 0 2 1 5 4