LabVIEW深度相机与三维定位实战(四)

简介: 立体匹配与ACV算法在LabVIEW中的调用

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一、前言

Hello,大家好,我是virobotics(仪酷智能),一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。

今天给大家分享在LabVIEW中实现深度相机与三维定位:立体匹配与ACV算法。关于双目相机基础支持可查看上一篇博文『LabVIEW深度相机与三维定位实战(上)』

二、环境搭建

2.1 部署本项目时所用环境

  • 操作系统:Windows10
  • python:3.6及以上
  • LabVIEW:2018及以上 64位版本
  • AI视觉工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.98.vip
  • onnx工具包:virobotics_lib_onnx_cuda_tensorrt-1.0.0.16.vip【1.0.0.16及以上版本】

2.2 LabVIEW工具包下载及安装


三、LabVIEW实现ACVNet立体匹配

3.1 获取模型

项目中提供一个onnx格式的ACVNet模型,模型文件位于:“范例\acvnet_maxdisp192_sceneflow_240x320.onnx”

模型的输入为左右两张彩色图,大小均为 3240320,须归一化到(-1~1)之间。

最大视差为maxdisp = 192 。

模型的输出为3个层级下的,左图各个像素的视差预测。通常我们只取其中一个层级下的预测结果。

3.2 测试范例

  1. 打开“范例\ACVNet_main.vi”;

  2. 切换到程序框图,检查依赖的模型文件路径、左右图片路径是否正确。

  3. 切换到前面板,运行VI,观察输出结果。(本范例采用灰度图对预测结果进行后处理,灰度大小与该点的视差大小正相关)
    image.png

  4. 修改图片路径,用上一篇博文采集的left.png和right.png图片作为输入,运行测试。
    image.png


四、项目源码

如需源码,可查看:https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/132026300
更多内容,可关注微信公众号:VIRobotics


总结

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。如有笔误,还请各位及时指正。后续还会继续给各位朋友分享其他案例,欢迎大家关注博主。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

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