Анализ траектории камеры играет решающую роль в различных приложениях компьютерного зрения, включая отслеживание движения, дополненную реальность и робототехнику. В этой статье мы рассмотрим различные методы и примеры кода с использованием Python для анализа траекторий камеры. К концу вы получите полное представление о методах анализа траектории камеры и сможете применять их в своих проектах.

Методы и примеры кода:

1. Оценка положения камеры.
   Оценка положения камеры включает в себя определение положения и ориентации камеры в трехмерной сцене. Эта информация имеет решающее значение для восстановления траекторий камеры. OpenCV предоставляет надежное решение для оценки позы камеры с использованием алгоритмов сопоставления функций и перспективы-n-точки (PnP). Вот пример фрагмента кода:

   import cv2
   import numpy as np
   # Load images
   img1 = cv2.imread('image1.jpg')
   img2 = cv2.imread('image2.jpg')
   # Perform feature extraction and matching
   detector = cv2.ORB_create()
   keypoints1, descriptors1 = detector.detectAndCompute(img1, None)
   keypoints2, descriptors2 = detector.detectAndCompute(img2, None)
   matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
   matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)
   # Calculate camera pose
   src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
   dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
   _, rvec, tvec, _ = cv2.solvePnPRansac(src_pts, dst_pts, camera_matrix, dist_coeffs)
   # Extract camera trajectory from rvec and tvec
   trajectory = [tvec[i] for i in range(len(tvec))]

2. Структура по движению (SfM):
   SfM – это метод, который оценивает как позу камеры, так и трехмерную структуру на основе последовательности изображений. Это позволяет нам восстановить траекторию камеры и основную сцену. OpenMVG (Multiple View Geometry) — популярная библиотека Python для SfM. Вот пример использования OpenMVG для извлечения траектории камеры:

   import openmvg
   import openmvg.sfm
   # Load images
   image_list = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
   # Perform SfM reconstruction
   reconstruction_engine = openmvg.sfm.ReconstructionEngine(image_list)
   reconstruction_engine.compute()
   # Extract camera trajectory
   sfm_data = reconstruction_engine.get_sfm_data()
   trajectory = sfm_data.get_camera_poses()

3. Визуальная одометрия.
   Визуальная одометрия оценивает движение камеры, отслеживая особенности в последовательных кадрах. Это широко используемый метод оценки траектории камеры в реальном времени. Библиотека OpenCV обеспечивает реализацию визуальной одометрии. Вот пример фрагмента кода:

   import cv2
   # Load video sequence
   cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
   # Initialize visual odometry
   vo = cv2.VisualOdometry_create()
   # Iterate over frames
   while True:
      ret, frame = cap.read()
      if not ret:
          break
      # Convert frame to grayscale
      gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      # Estimate camera motion
      success, cur_pose = vo.update(gray)
      # Extract camera trajectory
      trajectory = vo.get_trajectory()