テーマ
安価なカメラを用いた画像処理による車両速度測定システムの開発
今週の課題
- 射影変換の精度を改善する
- 射影変換に変わる新たな手法を試す
- 射影変換と新しい手法の精度を比較する
10月27日
1. 射影変換のパラメータが間違っている可能性がある。道路の白線を基準に、白線の長さが射影変換後も同じになるように調整してみる。
2. 道路の幅は、撮影画像の道路の長さに比例して短くなる。これを線形の式で表した。この式は、撮影画像の道路の長さと、奥行きによるpixelの長さの減少率に応用できると考える。この考えを用いて光の線の長さを計算してみる。
10月28日
1. できなかった。
2. 新たな手法で必要な情報として、光の線の画像上の座標、線の長さ、道路の長さを求めた。計算式をわかりやすくまとめなおしたので、あとは計算してみる。
10月29日
1. できなかった
2. 手法についてまとめ、発表資料のチェックを行った。
10月30日
1. 射影変換のパラメータを、今の時点では4点取っているが、多くすることで精度を安定させる。また、パラメータの位置を正確に取る必要がある。
2. 新たな手法を検証した結果、y軸のpixelの長さを求める式に誤りがあった。画像の1pixelの横の長さを、実際の道路に投影した時の長さの変化の比率と、縦軸の長さを実際の道路に投影した時の変化の比率が同じと仮定していた。しかし、y軸では、カメラの角度により、そのままpixelの長さを拡大して投影しても誤差が生じる。そこを考慮に入れていくと、確かに射影変換と同じ原理になる可能性がある。まずは、射影変換の過程を学び、そこから、射影変換の精度改善と、パラメータの導出方法を考える。
10月31日
1. 射影変換のパラメータを8点に増やしてみた。結果の画像が下の画像になる。
射影変換結果(パラメータ8点 2300×1700)
道路の白線を見てみると、かなり等しくなっている。しかし、この8点も自分でパラメータの値を画像上をクリックして与えている。今回は、自分で、道路に線を引いてみて、白線同士で対応する点を目視で決め、白線の長さを5[m]として、変換後の対応点を計算している。これを自動でするためには、プロセスとして
- 道路の場所と、白線を検出
- 左の白線から4点の座標を取る
- そこから、右の白線に平行に対応している座標を取得して、8点とする
- 取得した8点の座標の変換後の座標を計算する
となる。
しかし、撮影画像の道路の横軸は平行になっているとは限らず、左の白線の座標に対応する右の白線の座標が、真横になってはいない。また、変換後の座標計算も、画像上に長さの基準となるものがなければ計算することができない。
道路の真ん中の白線が基準にはなるが、そこを上手く抽出して、パラメータに用いることができるか検証する必要がある。
2. 射影変換について調べた結果、新たに考えていた手法に画像の縦軸のカメラの角度を考慮しようとすると、射影変換とほぼ同じ考え方になる必要があることが分かった。
3. パラメータを増やせば、射影変換の精度が向上することが分かったので、まずは射影変換を用いていく。ただし、正確なパラメータの決定は、まだ問題がある。
11月1日
11月2日
