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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林承翰
研究生(外文):Cheng-Han Lin
論文名稱:發展基於樹莓派之三維影像重建系統
論文名稱(外文):Development of a 3D image reconstruction system based on Raspberry Pi
指導教授:陳冠宇陳冠宇引用關係
指導教授(外文):Kuan-Yu Chen
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:機械工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:樹莓派相機校準python三維重建SfM
外文關鍵詞:Raspberry Picamera calibrationpython3D reconstructionmotion recovery structure
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近年來,利用拍攝物體及場景的2D影像以重建其3D影像的需求逐漸增加,一般來說,常見的3D影像重建大多是建立在以模擬雙眼看景物的方式,使用二台攝影機擷取影像,以取得所需要的左右成對圖像,加以計算得知深度圖。而本文使用單一鏡頭多角度拍攝的架構,擷取多張不同角度圖像,再經過影像特徵點提取、特徵點匹配、運動回復結構等處理,最後利用點雲呈現物體3D影像輪廓。本文以樹莓派微型電腦為基礎,建置實驗設備以拍攝物體影像計算其3D點雲資料。實驗顯示本文完成的成果有三:(1)完成使用樹莓派控制馬達並可利用Picamera擷取圖片;(2)在python環境下使用SIFT特徵點提取並匹配,再利用閥值的調整,以得出更多的匹配值;(3)利用運動回復結構演算的結構光之三角測量原理,將匹配的點顯示於3D座標中。

關鍵字:樹莓派、相機校準、python、三維重建、SfM
In recent years, the need to reconstruct 3D image of objects and scenes by capturing its 2D images has been increasing. In general, most of the common 3D image reconstructions are based on the way of simulating binoculars, using two cameras to capture images to obtain the desired pair of left and right images, and calculating the depth map. In this dissertation, a single camera multi-angle shooting architecture is used to capture multiple images of different angles, and then through image feature point extraction, feature point matching, motion recovery structure, etc., and finally use the point cloud to present the 3D image contour of the object. Based on the Raspberry Pi, this dissertation builds experimental equipment to calculate the 3D point cloud data by taking object images. Experimental results show that there are three results have been completed in this dissertation as follow. First, Raspberry Pi is used to develop an experimental equipment for controlling stepping motor to capture images by using Picamera. Next, the feature points between 2D images are extracted and matched by using SIFT algorithm in python environment, and then more feature points can be obtained by adjusting the threshold. 3) The triangulation principle of the structured light calculated by the motion recovery structure is used to display the matched points in the 3D coordinates. Finally, in this dissertation, the principle of triangulation of structured light calculated by motion recovery structure is used to display the matching points in 3D coordinates.

Keywords: Raspberry Pi, camera calibration, python, 3D reconstruction, motion recovery structure
摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
第二章 理論基礎及文獻回顧 2
2.1 相機簡介 2
2.1.1 成像原理 2
2.1.2 相機投影幾何 3
2.1.3 透鏡徑向畸變差 5
2.1.4 相機校正 7
2.2 立體視覺 11
2.2.1 雙目立體視覺基礎 11
2.2.2 單目立體視覺基礎 12
2.2.3 雙鏡頭立體匹配 13
2.2.4 單鏡頭立體匹配 14
2.2.4.1 SIFT演算法 14
2.2.4.2 SfM運動回復結構演算法 17
2.3 影像處理 19
2.3.1 影像擷取及分析 19
2.3.2 影像灰階 20
2.3.3 影像二值化 20
第三章 實驗設備 22
3.1 硬體設備介紹 22
3.1.1 樹莓派 Raspberry Pi B+ 22
3.1.2 樹莓派鏡頭模組 Camera Module V2 23
3.1.3 步進馬達 24
3.1.4 馬達擴展板Raspberry Pi Stepper Motor HAT 25
3.2 軟體環境 27
3.2.1 OpenCV函式庫 27
3.2.1 python程式語言 28
3.2.3 Linux環境系統 29
第四章 實驗結果與討論 30
4.1 系統架構 30
4.2 實驗步驟 30
4.2.1 相機校正 31
4.3 實驗結果 37
4.4 結果討論 46
第五章 結論與未來展望 47
5.1 結論 47
5.2 未來展望 48
參考文獻 49

圖目錄
圖2.1 針孔成像模擬圖 2
圖2.2 針孔成像與實際座標關係圖 3
圖2.3 相機與投影原理示意圖 4
圖2.4 枕形畸變示意圖 5
圖2.5 畸變差異示意圖 6
圖2.6 徑向畸變失真模型示意圖 6
圖2.7 相機透鏡與成像平面不平形示意圖 7
圖2.8 棋盤格校正版 8
圖2.9 圖像座標系 9
圖2.10 相機與圖像投影的關係示意圖 10
圖2.11 人眼直視物體示意圖 11
圖2.12 雙目立體機器視覺的概念圖 11
圖2.13 單目鏡頭獲取圖片序列示意圖 13
圖2.14 單目鏡頭R、T關係圖 13
圖2.15 不同σ值尺度空間式意圖 15
圖2.16 圖像金字塔降採樣示意圖 15
圖2.17 採樣點相鄰比對示意圖 16
圖2.18 經過SIFT取得特徵點之示意圖 16
圖2.19 SIFT特徵點提取演算法匹配結果示意圖 17
圖2.20 SfM圖像序列擷取示意圖 17
圖2.21 結構光測量原理式意圖 18
圖2.22 RGB三原色概念圖 19
圖2.23 RGB色彩空間模型 20
圖2.24 灰階與二值化比較圖 21
圖3.1 樹莓派Pi3 model B 22
圖3.2 歷代樹莓派規格比較圖 22
圖3.3 樹莓派組件圖 23
圖3.4 樹莓派鏡頭模組 Camera Module V2 24
圖3.5 JLB 42型步進馬達 25
圖3.6 馬達擴展板Raspberry Pi Stepper Motor HAT 26
圖3.7 馬達擴展板安裝於樹莓派主機實例圖 26
圖3.8 馬達擴展板簡介圖 27
圖3.9 OpenCV架構圖 28
圖3.10 python程序架構圖 29
圖4.1 實驗平台 30
圖4.2 實驗流程圖 31
圖4.3 攝影機標定使用的校正板 32
圖4.4 Picamera直接擷取之圖片與角點圖 33
圖4.5 cv2.calibrateCamera()程式碼 34
圖4.6 標定後取得的參數結果 34
圖4.7 相機校正取樣圖 36
圖4.8 相機校正方法比較圖 37
圖4.9 不同距離拍攝物體之比對圖 38
圖4.10 SIFT特徵點提取比對圖(實驗一) 38
圖4.11 特徵點匹配圖(實驗一) 39
圖4.12 三維點圖(實驗一) 40
圖4.13 SIFT特徵點提取比對圖(實驗二) 41
圖4.14 特徵點匹配圖(實驗二) 42
圖4.15 三維點圖(實驗二) 43
圖4.16 SIFT特徵點提取比對圖(實驗三) 44
圖4.17 特徵點匹配圖(實驗三) 45
圖4.18 三維點圖(實驗三) 46
表目錄
表3.1 樹莓派鏡頭模組 Camera Module V2規格表 24
表3.2 JLB 42型步進馬達規格表 25
表3.3 Raspberry Pi Stepper Motor HAT規格圖 27
表3.4 Windows及Linux基本比較表 29
表4.1 Picamera畸變參數表 34
表4.2 Picamera內部參數表 35
表4.3 Picamera 外部參數表 35
表4.4 距離遠近之特徵點提取數量表 38
表4.5 三維點座標資訊(實驗一) 40
表4.6 三維點座標資訊(實驗二) 43
表4.7 三維點座標資訊(實驗三) 46
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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