从图像中查找车辆的速度

Question

我正在做一个从图像中找到车辆速度的项目。我们从车内拍摄这些图像。我们将从第一张图像中标记一些对象作为参考。使用下一图像中同一对象的属性，我们必须计算移动车辆的速度。有人能帮我一下吗？？？我正在使用python opencv。我已经成功，直到使用光流法找到第二图像中的标记像素。其他人可以帮助我吗？

Answer 1

了解采集频率，您现在必须找到标记连续位置之间的距离。

为了找到这个距离，我建议您估算每个图像的标记的姿势。松散地说，“姿势”是表示物体相对于相机的坐标的变换矩阵。获得这些连续坐标后，您可以计算距离，然后计算速度。

姿态估计是计算已知 3D对象相对于2D相机的位置和方向的过程。生成的姿势是转换矩阵，用于描述对象在相机参照中的参照。

OpenCV实现了姿势估计算法： Posit 。医生说：

  

给出一些3D点（在对象中）   对象的坐标系，at   至少四个非共面点，他们的   相应的二维投影   图像和焦距   相机，算法是能够的   估计物体的姿势。

这意味着：

1. 您必须知道相机的焦距
2. 您必须知道标记的几何图形
3. 您必须能够在2D图像中匹配标记的四个已知点

您可能需要使用OpenCV提供的calibration routines来计算相机的焦距。我想你还有另外两个必需的数据。

修改

// Algorithm example

MarkerCoords = {Four coordinates of know 3D points}

I1 = take 1st image
F1 = focal(I1)
MarkerPixels1 = {Matching pixels in I1}
Pose1 = posit(MarkerCoords, MarkerPixels1, F1)

I2 = take 2nd image
F2 = focal(I2)
MarkerPixels2 = {Matching pixels in I2 by optical flow}
Pose2 = posit(MarkerCoords, MarkerPixels2, F2)

o1 = origin_of_camera * Pose1 // Origin of camera is
o2 = origin_of_camera * Pose2 // typically [0,0,0]
dist = euclidean_distance(o1, o2)
speed = dist/frequency

编辑2：（评论的答案）

  

“采集频率是多少？”

计算车辆速度相当于计算标记的速度。 （在第一种情况下，参考是附着在地球上的标记，在第二种情况下，参考是连接到车辆的摄像机。）这由下面的等式表示：

speed = D/(t2-t1)

使用：

• D距离[o1 o2]
• o1标记在t1
时的位置
• o2标记在t2
时的位置

您可以通过从照片的元数据中提取t1和t2，或从成像设备的采集频率中检索已用时间：{{1 }}

  

“标记像海报这样简单的东西不是更好吗？如果不这样做我们不能将它视为二维物体吗？”

对于Posit算法（或据我所知的任何其他姿势估计算法），这是不可能的：它需要四个非共面点。这意味着您无法选择嵌入3D空间的2D对象，您必须选择具有一定深度的对象。

另一方面，您可以使用真正的简单形状，只要它是一个卷。 （例如一个立方体。）