Բովանդակություն:
- Քայլ 1: Ներածություն
- Քայլ 2: Softwareրագրակազմ
- Քայլ 3: Սարքավորման կարգավորում
- Քայլ 4: Փորձարկումներ սկաների հետ
- Քայլ 5: Սկանավորման այլ արդյունքներ
- Քայլ 6: 3D սկաների GUI
![DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով) DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով)](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-36-j.webp)
Video: DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով)
![Video: DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով) Video: DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով ՝ 6 քայլ (նկարներով)](https://i.ytimg.com/vi/9hdp9LL59sw/hqdefault.jpg)
2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:50
![DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-37-j.webp)
![DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով DIY 3D սկաներ ՝ հիմնված կառուցվածքային լույսի և ստերեո տեսողության վրա ՝ Python լեզվով](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-38-j.webp)
Այս 3D սկաները պատրաստվել է ցածր գնով սովորական իրերի օգտագործմամբ, ինչպիսիք են տեսապրոյեկտորը և վեբ -տեսախցիկները: Կառուցվածքային լույսի եռաչափ սկաները 3D սկանավորման սարք է ՝ օբյեկտի եռաչափ ձևը չափելու համար ՝ օգտագործելով լուսավորված նախագծեր և տեսախցիկի համակարգ: Softwareրագիրը մշակվել է կառուցված լույսի և ստերեո տեսողության հիման վրա ՝ պիթոնի լեզվով:
Եռաչափ ձևավորված մակերևույթի վրա լույսի նեղ շերտը առաջացնելը տալիս է լուսավորության մի գիծ, որն այլևս պրոյեկտորից տարբերվող տեսանկյունից խեղաթյուրված է և կարող է օգտագործվել մակերեսի ձևի ճշգրիտ երկրաչափական վերակառուցման համար: Հորիզոնական և ուղղահայաց լուսային ժապավենները նախագծվում են օբյեկտի մակերևույթի վրա, այնուհետև գրավվում են երկու վեբ -տեսախցիկների միջոցով:
Քայլ 1: Ներածություն
![Ներածություն Ներածություն](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-39-j.webp)
![Ներածություն Ներածություն](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-40-j.webp)
3D ձեռքբերման ավտոմատ սարքերը (հաճախ կոչվում են 3D սկաներներ) թույլ են տալիս կառուցել իրական 3D օբյեկտների բարձր ճշգրիտ մոդելներ ծախսերի և ժամանակի արդյունավետ եղանակով: Մենք փորձարկել ենք այս տեխնոլոգիան `խաղալիքը սկանավորելու համար` կատարումն ապացուցելու համար: Հատուկ կարիքներն են ՝ միջինից բարձր ճշգրտություն, օգտագործման հեշտություն, սկանավորման մատչելի գին, ձևի և գույնի տվյալների ինքնագրանցում, և վերջապես շահագործման անվտանգություն ինչպես օպերատորի, այնպես էլ սկանավորված օբյեկտների համար: Այս պահանջների համաձայն, մենք նախագծեցինք էժանագին 3D սկաներ `հիմնված կառուցվածքային լույսի վրա, որն ընդունում է բազմակողմանի գունավոր գծավոր նախշերի մոտեցում: Ներկայացնում ենք սկաների ճարտարապետությունը, ընդունված ծրագրային տեխնոլոգիաները և դրա օգտագործման առաջին արդյունքները ՝ խաղալիքի 3D ձեռքբերման նախագծում:
Մեր էժան սկաների նախագծման մեջ մենք ընտրեցինք թողարկող սարքի ներդրումը `օգտագործելով տեսապրոյեկտոր: Պատճառը այս սարքի ճկունությունն էր (որը թույլ է տալիս փորձարկել ցանկացած տեսակի լուսային նախշ) և դրա լայն առկայությունը: Սենսորը կարող է լինել ինչպես հատուկ սարք, այնպես էլ ստանդարտ թվային ֆոտոխցիկ կամ վեբ -տեսախցիկ: այն պետք է ապահովի բարձրորակ գույնի գրավում (այսինքն ՝ բարձր դինամիկ տիրույթի ձեռքբերում) և, հնարավոր է, բարձր լուծաչափով:
Քայլ 2: Softwareրագրակազմ
![Ծրագրային ապահովում Ծրագրային ապահովում](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-41-j.webp)
Python լեզուն ծրագրավորման համար օգտագործվել է երեք պատճառով, մեկը ՝ հեշտ սովորելը և իրագործելը, երկուսը ՝ OPENCV- ն պատկերների հետ կապված ռեժիմների համար, և երեքը ՝ շարժական տարբեր օպերացիոն համակարգերի միջև, այնպես որ կարող եք օգտագործել այս ծրագիրը windows- ում, MAC- ում և Linux- ում: Կարող եք նաև կարգավորել ծրագրակազմը ՝ ցանկացած տեսակի տեսախցիկի (վեբ -տեսախցիկների, SLR- ների կամ արդյունաբերական տեսախցիկների) կամ պրոյեկտորի հետ 1024X768 թույլատրությամբ: Ավելի լավ է օգտագործել տեսախցիկներ ավելի քան երկու անգամ թույլատրելիությամբ: Ես անձամբ փորձեցի կատարումը երեք տարբեր կոնֆիգուրացիաներով, առաջինը ՝ երկու զուգահեռ Microsoft վեբ -տեսախցիկով և փոքր շարժական պրոյեկտորով, երկրորդը ՝ երկու lifecam կինոթատրոնով, որոնք 15 աստիճան պտտվում էին միմյանց նկատմամբ և Infocus պրոյեկտոր, վերջին կազմաձևումը ՝ logitech վեբ -տեսախցիկներով: և Infocus պրոյեկտոր: Օբյեկտի մակերևույթի կետային ամպը գրավելու համար մենք պետք է անցնենք հինգ քայլերի.
1. Մոխրագույն նախշերի նախագծում և երկու տեսախցիկից պատկերների նկարահանում «SL3DS1.projcapt.py»
2. Յուրաքանչյուր տեսախցիկի 42 պատկերի մշակում և գրավման կետերի կոդեր «SL3DS2.procimages.py»
2. Մշակման ենթակա տարածքների դիմակավորման ընտրության շեմը «SL3DS3.adjustthresh.py»
4. «SL3DS4.calcpxpy.py» տեսախցիկի մեջ գտեք և պահեք նմանատիպ կետեր
5 Հաշվիր «SL3DS5.calcxyz.py» կետի ամպի X, Y և Z կոորդինատները
Ելքը PLY ֆայլ է ՝ օբյեկտի մակերևույթի կետերի կոորդինատային և գունային տեղեկատվությամբ: Կարող եք PLY ֆայլեր բացել CAD ծրագրով, ինչպիսիք են Autodesk- ի արտադրանքը կամ բաց կոդով ծրագրակազմը, ինչպիսին է Meshlab- ը:
www.autodesk.com/products/personal-design-a…
Այս Python ծրագրերը գործարկելու համար պետք է տեղադրվեն Python 2.7, OPENCV մոդուլ և NUMPY: Ես նաև մշակել եմ GUI այս ծրագրաշարի համար TKINTER- ում, որը կարող եք գտնել վեցերորդ քայլում `երկու ընտրանքային տվյալների հավաքածուով: Այս թեմայի վերաբերյալ լրացուցիչ տեղեկություններ կարող եք գտնել հետևյալ կայքերում.
docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_…
docs.opencv.org/modules/highgui/doc/reading…
www.3dunderworld.org/software/
arxiv.org/pdf/1406.6595v1.pdf
mesh.brown.edu/byo3d/index.html
www.opticsinfobase.org/aop/fulltext.cfm?uri…
hera.inf-cv.uni-jena.de:6680/pdf/Brauer-Bur…
Քայլ 3: Սարքավորման կարգավորում
![Սարքաշարի տեղադրում Սարքաշարի տեղադրում](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-42-j.webp)
![Սարքաշարի տեղադրում Սարքաշարի տեղադրում](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-43-j.webp)
![Սարքաշարի տեղադրում Սարքաշարի տեղադրում](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-44-j.webp)
![Սարքաշարի տեղադրում Սարքաշարի տեղադրում](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-45-j.webp)
Սարքավորումը բաղկացած է.
1. Երկու վեբ տեսախցիկ (Logitech C920C)
2. Infocus LP330 պրոյեկտոր
3. Տեսախցիկի և պրոյեկտորի տակդիր (պատրաստված է 3 մմ ակրիլային թիթեղներից և 6 մմ HDF փայտից ՝ կտրված լազերային դանակով)
Երկու տեսախցիկ և պրոյեկտոր պետք է միացված լինեն նոութբուքի նման երկու տեսաարտադրող համակարգչին, իսկ պրոյեկտորի էկրանը պետք է կազմաձևվի որպես հիմնական պատուհանների աշխատասեղանի ընդլայնում: Այստեղ կարող եք տեսնել տեսախցիկների, պրոյեկտորի և ստենդի պատկերներ: Կտրման համար պատրաստ նկարչական ֆայլը կցվում է SVG ձևաչափով:
Պրոյեկտորը հանդիսանում է Infocus LP330 (բնիկ բանաձև 1024X768) ՝ հետևյալ բնութագրերով: Պայծառություն ՝ 650 Լյումեն Գույն Լույսի ելք. (XGA) Տեսանյութի ռեժիմներ ՝ ** Տվյալների ռեժիմներ ՝ MAX 1024x768 Առավելագույն հզորություն ՝ 200 Վտ Լարում ՝ 100V - 240V Չափ (սմ) (HxWxD) ՝ 6 x 22 x 25 Քաշ ՝ 2.2 կգ Լամպի կյանք (լիարժեք հզորություն) ՝ 1, 000 ժամ Լամպի տեսակը ՝ UHP Լամպի հզորությունը ՝ 120 Վտ Լամպի քանակը ՝ 1 Displayուցադրման տեսակը ՝ 2 սմ DLP (1) Ստանդարտ խոշորացում Ոսպնյակներ ՝ 1.25: 1 Ֆոկուս.
Այս տեսապրոյեկտորը օգտագործվում է սկանավորման ենթակա օբյեկտի վրա կառուցվածքային լուսային նախշեր նախագծելու համար: Կառուցվածքային օրինակը բաղկացած է ուղղահայաց և հորիզոնական սպիտակ լույսի շերտերից, որոնք պահվում են տվյալների ֆայլում, իսկ տեսախցիկները գրավում են այդ խեղաթյուրված շերտերը:
Preանկալի է օգտագործել այն տեսախցիկները, որոնք ծրագրաշարի միջոցով վերահսկելի են, քանի որ անհրաժեշտ է կարգավորել ուշադրությունը, պայծառությունը, լուծաչափը և պատկերի որակը: Հնարավոր է օգտագործել DSLR տեսախցիկներ SDK- ներով, որոնք տրամադրվում են յուրաքանչյուր ապրանքանիշի կողմից:
Համագումարը և թեստերը անցկացվել են Կոպենհագեն Ֆաբլաբում `նրա աջակցությամբ:
Քայլ 4: Փորձարկումներ սկաների հետ
![Փորձարկումներ սկաների հետ Փորձարկումներ սկաների հետ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-46-j.webp)
![Փորձարկումներ սկաների հետ Փորձարկումներ սկաների հետ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-47-j.webp)
![Փորձարկումներ սկաների հետ Փորձարկումներ սկաների հետ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-48-j.webp)
Համակարգը փորձարկելու համար օգտագործվել է ձկան խաղալիք, և դուք կարող եք տեսնել գրաված պատկերը: Ամբողջ գրավված ֆայլը, ինչպես նաև ելքային կետի ամպը ներառված է կցված ֆայլում, կարող եք բացել PLY կետի ամպային ֆայլը Meshlab- ով.
meshlab.sourceforge.net/
Քայլ 5: Սկանավորման այլ արդյունքներ
![Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-49-j.webp)
![Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-50-j.webp)
![Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-51-j.webp)
![Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ Որոշ այլ սկանավորման արդյունքներ](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-52-j.webp)
Այստեղ դուք կարող եք տեսնել մարդու դեմքի որոշ սկաներ և պատի 3D սկանավորում: Միշտ կան որոշ ծայրահեղ կետեր `արտացոլումների կամ պատկերի ոչ ճշգրիտ արդյունքների պատճառով:
Քայլ 6: 3D սկաների GUI
![3D սկաների GUI 3D սկաների GUI](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7349-53-j.webp)
Այս փուլում 3d սկան ծրագրակազմը փորձարկելու համար ես ավելացնում եմ տվյալների երկու հավաքածու, մեկը `ձկան սկանավորումն է, իսկ մյուսը` ընդամենը հարթ պատ `դրա ճշգրտությունը տեսնելու համար: Բացեք ZIP ֆայլերը և գործարկեք SL3DGUI.py: Տեղադրման համար ստուգեք քայլ 2. Ուղարկեք հաղորդագրություն իմ մուտքի արկղ այստեղ ՝ բոլոր աղբյուրների կոդերի համար:
3D սկանավորման մաս օգտագործելու համար անհրաժեշտ է տեղադրել երկու տեսախցիկ և պրոյեկտոր, իսկ մյուս մասերի համար պարզապես կտտացրեք կոճակին: Նմուշի տվյալները փորձարկելու համար նախ կտտացրեք գործընթացի, ապա շեմի, ստերեո համընկման և վերջապես կետային ամպի վրա: Տեղադրեք Meshlab- ը ՝ կետային ամպը տեսնելու համար:
meshlab.sourceforge.net/
Խորհուրդ ենք տալիս:
RGB- լույսի վրա հիմնված ափերի շարժում `անհպում. 4 քայլ
![RGB- լույսի վրա հիմնված ափերի շարժում `անհպում. 4 քայլ RGB- լույսի վրա հիմնված ափերի շարժում `անհպում. 4 քայլ](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2154-6-j.webp)
RGB- լույսով շարժվող ափերի շարժը `անհպում. RGB գիշերային լույս, ձեռքի շարժումների միջոցով գիշերային լույսի գույնը վերահսկելու ունակությամբ: Օգտագործելով երեք հեռավորության տվիչներ, մենք կփոխենք RGB գույնի երեք բաղադրիչներից յուրաքանչյուրի պայծառությունը ձեռքին մոտենալիս կամ հեռացնելիս: Մի Ար
LDR- ի վրա հիմնված լույսի ցուցիչ/դետեկտոր `3 քայլ
![LDR- ի վրա հիմնված լույսի ցուցիչ/դետեկտոր `3 քայլ LDR- ի վրա հիմնված լույսի ցուցիչ/դետեկտոր `3 քայլ](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3670-24-j.webp)
LDR- ի վրա հիմնված լույսի ցուցիչ/դետեկտոր. Լույսի տվիչներն ու դետեկտորները չափազանց օգտակար են միկրոկոնտրոլերների և ներդրված համակարգերի համար, ինչպես նաև ինտենսիվության մոնիտորինգ: Նման սենսորներից ամենապարզ և ամենաէժանը LDR- ն է: LDR կամ թեթև կախյալ դիմադրիչները հեշտությամբ կարող են օգտագործվել
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 վրա հիմնված միջինի գեներատոր). 4 քայլ (նկարներով)
![Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 վրա հիմնված միջինի գեներատոր). 4 քայլ (նկարներով) Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 վրա հիմնված միջինի գեներատոր). 4 քայլ (նկարներով)](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3114-36-j.webp)
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 Based Midi Generator). Բարև, այսօր ես կբացատրեմ, թե ինչպես պատրաստել ձեր սեփական եղանակի վրա հիմնված փոքր երաժշտության գեներատոր: Այն հիմնված է ESP8266- ի վրա, որը նման է Arduino- ին և արձագանքում է ջերմաստիճանին, անձրևին: և լույսի ուժգնություն: Մի ակնկալեք, որ այն ամբողջ երգեր կամ ակորդներ կհաղորդի
Տեսողության խնդիրներ ունեցողներին օգնելու համար Sonar- ի, Lidar- ի և համակարգչային տեսողության օգտագործումը միկրոկոնտրոլերների վրա. 16 քայլ
![Տեսողության խնդիրներ ունեցողներին օգնելու համար Sonar- ի, Lidar- ի և համակարգչային տեսողության օգտագործումը միկրոկոնտրոլերների վրա. 16 քայլ Տեսողության խնդիրներ ունեցողներին օգնելու համար Sonar- ի, Lidar- ի և համակարգչային տեսողության օգտագործումը միկրոկոնտրոլերների վրա. 16 քայլ](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-11966-3-j.webp)
Օգտագործելով Sonar, Lidar և Computer Vision միկրոկոնտրոլերների վրա ՝ թույլ տեսողություն ունեցողների համար. Ես ուզում եմ ստեղծել խելացի «ձեռնափայտ», որը կարող է օգնել տեսողության խնդիրներ ունեցող մարդկանց շատ ավելի, քան առկա լուծումները: Ձողիկը կկարողանա օգտագործողին ծանուցել առջևի կամ կողքի առարկաների մասին ՝ աղմուկ բարձրացնելով շրջապատող ձայնային տիպի գլխաձողի մեջ
Տեսողության վրա հիմնված ընտրություն և տեղ UArm- ի հետ. 6 քայլ
![Տեսողության վրա հիմնված ընտրություն և տեղ UArm- ի հետ. 6 քայլ Տեսողության վրա հիմնված ընտրություն և տեղ UArm- ի հետ. 6 քայլ](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3423-60-j.webp)
Տեսողության վրա հիմնված ընտրություն և տեղ UArm- ի հետ. Վերջերս ձեզանից լսվող հարցումների մեծ մասը վերաբերում են uArm- ի տեսլականի վրա հիմնված ծրագրերին, ինչպիսիք են օբյեկտի ճանաչումը, տեսախցիկ-uArm հարաբերակցությունը և այլն: Իրականում մենք դրա վրա աշխատել ենք ժամանակաշրջան: Մենք իրականացրել ենք պարզ տեսլականի վրա հիմնված