國立台灣科技大學電子工程系 101 學年度專題實務 總報告 利用雙攝影機擷取物件之三維軌跡系統 Real-time Object Detection and Three-Dimension Trajectory Reconstruction System 組別 :101C22 組員 : 姓名 : 林

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1 國立台灣科技大學電子工程系 101 學年度專題實務 總報告 利用雙攝影機擷取物件之三維軌跡系統 Real-time Object Detection and Three-Dimension Trajectory Reconstruction System 組別 :101C22 組員 : 姓名 : 林郁辰學號 :B 指導老師 : 林淵翔 許孟超指導老師簽名 : 中華民國一百零二年一月十五日

2 題目 : 利用雙攝影機擷取物件之三維軌跡系統組員姓名及學號 : 林郁辰 B 組別 :101C22 指導老師 : 林淵翔 許孟超一 摘要 經過今年為之瘋狂的世界經典棒球賽後, 雖然中華隊順利的晉級複賽, 但是從複賽中很明顯的, 我們的投手的實力不如預期, 使得在複賽的第二場就被宣布淘汰 投手是擔任球賽勝敗的關鍵角色, 而有能力掌握控球落於好球帶區間的投手, 是成為優秀投手的條件之一 然而為了要訓練出更優秀的投手, 投手的投球準確度是絕對不容小覷的, 相信大家對 棒球九宮格 應該不陌生, 這是一套為訓練投手的投球準確度設計的一項練習項目, 如今在綜藝節目上 逛夜市 甚至在學校都可以發現它的蹤跡 由於他的娛樂性相當高, 使得現在成為目前最熱門的遊戲之一, 但是要玩的犀利, 也是要經過訓練的 因此為了達成訓練的目的, 本專題嘗詴實現一套具即時偵測運行中球體的系統, 透過影像處理以及基於視訊的三維軌跡重建, 達到攝影機之同步, 利用攝影機校正與具即時功能之三維座標轉換, 成功擷取到軌跡資訊後預測出球體的落點位置, 在球擊中格板之前預測即它將擊中的區塊, 達成訓練投手投球準度的目的 二 簡介 球體運動軌跡重建是機器視覺的一項重要研究, 例如研究中使用了大量設備來測量足球軌跡, 雖有良好的效果, 但架設過程繁複, 以及目前職業棒球使用的球路評估系統如 ESPN 的 K-Zone, 由不同視角的多攝影機來估算球體軌跡, 但價格昂貴無法普及化 為了降低成本又能達到實驗成效, 本專題之目的在於發展出一套可用於視覺影像且具即時分析落點功能之球體軌跡分析系統 透過雙攝影機的影像輸入, 投球後可即時重建球體軌跡, 並馬上顯示在系統螢幕上, 透過擷取的影像計算出球體三維座標, 並估計落點位置, 在球擊中自製的九宮格板之前, 預測擊中的區塊

3 (2.1) 本專題特點本專題完成球體偵測系統之架構 影像處理以及基於視訊的三維軌跡重建, 達到雙攝影機之同步 攝影機校正 球體落點預測以及具即時功能之雙攝影機座標轉換與三維軌跡重建 (2.2) 硬體系統設計 (1) 系統架構 圖 系統架構 (2) 硬體規格系統時作建構於一台筆記型電腦 (client & server) 上, 型號為 Acer Aspire 5741ZG, 電腦規格如表 所列 表 開發環境與電腦規格 項目名稱 規格 中央處理器 (CPU) Intel(R) Pentium(R) CPU 1.9GHz 記憶體 4096MB RAM 作業系統 Window7 家用進階版 64 位元 (6.1, 組建 7600) 程式編譯器 Dev-C 額外函式庫 OpenCV library Version 2.0 在影像輸入設備的選擇上, 採用了兩台 HD 網路攝影機 C310 V-U0015 當作影 像輸入裝置, 並透過影像擷取程式將所拍攝影像擷取置系統中, 詳細之規格與設 定如表 所列

4 表 網路攝影機規格 C310 V-U0015 規格 Optical Resolution 最高可達 1280 X 960 VGA Image/Video Capture 360p, 480p, 720p Frame Rate(max) 640 X 480 圖 C310 V-U0015 網路攝影機 三 研究方法 透過兩台攝影機的即時影像輸入, 利用二張 2D 的影像資訊建立 3D 模型 相機校正 (Camera Calibration) 是三維座標重建的一個重要的步驟, 透過相機校正取得內部參數 (Intrinsic Parameters) 與外部參數 (Extrinsic Parameters) 使用內 外部參數所組成的投影矩陣 (Projection Matrix), 依照二台攝影機的兩組投影矩陣可算出兩張輸入影像的對應三維座標 (3.1) 照相機模型 : 如圖 所示, 相機模型是透過透視投影 (Perspective Projection) 將三維空間中的影像投影在影像帄陎上 (Image Plane), 透過照相機的內部參數與外部參數可計算世界座標上的點將會投影至影像上何處位置 C 圖 相機投影原理

5 (3.1.1) 照相機內部參數 (Intrinsic Parameters) 一般針孔成像的相機可將三維空間中的一個點投影到一個二維的影像帄陎上, 如上圖所示, 相機的鏡頭中心 C 至影像帄陎中心 (u0,v0) 的距離 f 即為焦距 假設目標點 Q 在座標 (X,Y,Z), 點 Q 投影在影像帄陎上的座標則為 (x,y), 利用像似三角形的原理, 可算出在影像帄陎上的投影 q 為 : (3.1) 用齊次座標 (Homogeneous Coordinate) 表示式 : (3.2) 因為影像帄陎的原點位於影像帄陎的左上角, 而非影像帄陎的正中心, 因此我們 必頇計算 i 軸與 k 軸的位置, 並將原點一位回為正確的原點 (x,y) (3.3) 其中 I3*3 為單位矩陣,03*1 為零矩陣,A = 參數 即為照相機的內部 (3.1.2) 照相機外部參數 (Extrinsic Parameters) 一般來說空間上的物體位置都是採用世界座標 (World Coordinate) 系統表 示, 但這與相機座標系統不同 ; 世界座標與相機座標兩者的相對關係如下 :

6 圖 座標系統示意圖 (1) 帄移 (Translation) 為了修正世界座標原點 Ow 與相機座標原點 Ocam 的差距, 我們對世界座標的 X Y Z 軸分別帄移 tx ty tz, 因此空間座標系統對應到照相機座標系統的帄移向量, 空間座標系統與相機系統帄移關係如下 : (3.4) 其中 T 為帄移矩陣 (Translation Matrix) (2) 旋轉 (Rotation) 相機座標與世界可分別透過對 X Y Z 軸旋轉角度 θ 轉換, 其相機繞 Z 軸旋轉 θ1 之旋轉矩陣 rθ1 為 : (3.5) 其相機繞 X 軸旋轉 θ2 之旋轉矩陣 rθ2 為 : (3.6)

7 其相機繞 Y 軸旋轉 θ3 之旋轉矩陣 rθ3 為 : (3.7) 由上列三式可知道相機座標與世界座標的整個旋轉矩陣 (Rotation Matrix)R 方 程式如下所示 : R = rθ1 rθ2 rθ3 (3.8) 其中 r 11 = cosθ 3 cosθ 1 + sinθ 3 sinθ 2 sinθ 1 r 12 = cosθ 3 sinθ 1 + sinθ 3 sinθ 2 cosθ 1 r 13 = sinθ 3 cosθ 2 r 21 = cosθ 2 sinθ 1 r 22 = cosθ 2 cosθ 1 (3.9) r 23 = sinθ 2 r 31 = sinθ 3 cosθ 1 + cosθ 3 sinθ 2 sinθ 1 r 11 = sinθ 3 sinθ 1 + cosθ 3 sinθ 2 cosθ 1 r 11 = cosθ 3 cosθ 2 因此相機座標與世界座標的旋轉轉換關係為 : (3.10)

8 整理上述的式子, 經世界座標的一點 qw 可由帄移矩陣與旋轉矩陣計算出相機座 標 qcam, 以齊次座標表示 qcam 與 qw 的轉換關係式 : (3.11) 其中 [R3*3 T3*3] 所組成的陣列 即為照相機的外部參 數矩陣 (3.1.3) 投影矩陣 為了將三維空間的座標轉換到照相機座標, 透過上述的式子, 再透過透視投 影至影像帄陎上, 如此可得到影像帄陎上的一點 q 轉換至世界座標 qw 的轉換式 為 : (3.12) 其中 M = 即為投影矩陣 我們可以得知 : 於世界座標的任一點可藉由此矩陣轉換得到影像帄陎上的座標位置 (3.2) 相機校正我們可以透過相機校正的方法來測量出相機的內部參數與外部參數 (3.2.1) 照相自我校正校正時利用一棋盤板來做自動校正, 如圖 所示為一黑白相間之校正板, 其特徵點為個四方形之角點, 共有 6*4 個特徵點, 彩色圈選的點可由系統選取之後計算出投影矩陣

9 圖 *4 相機校正之棋盤板 (3.3) 影像處理 (3.3.1) 色彩空間色彩空間 (color space) 是用來表示顏色的一種方式, 利用色彩空間的特性可幫助完成影像的分析與特徵過濾 (1)RGB 色彩空間 RGB 色彩空間是由國家電視系統委員會 (National Television Systems Committee, NTSC) 所定義的, 是最常見的色彩空間 在 RGB 色彩空間中的所有顏色都可以藉由光的三原色 ( 紅 綠 藍 ) 組成 我們可以使用直角座標系統表示 RGB 色彩空間模型, 如圖所示, 原點上為黑色 (R G B 皆為 0), 而白色皆為 255 是距離原點最遠的頂點, 由黑色至白色所有路徑上的點為灰階 (Gray-scale) 點, 使用灰階點所構成的影像則稱為灰階影像 圖 RGB 色彩空間座標圖

10 (2)YUV 色彩空間 YUV 色彩模型也稱為也稱灰階系統, 主要是用來分離影像中的亮度 (luminance) 以及彩度 (chrominance), 經由 NTSC 協會制定的 YUV 和 RGB 之間有著下列的轉換公式 (3.13) 由式子中 Y = 0.299R G B, 可知 Y 值受到綠色的影響遠大於紅色和藍色的影響 若把 RGB 的色彩轉換成高灰階影像便可採用這個系統, 而 Y 即為轉換後該像素的灰階值 (3.3.2) 二值化二值化的動作是利用 pixel-by-pixel operation 把一張灰階圖 (gray image) 變成一張只有黑 白二值的圖 假定原來的灰階圖為 F, 其中任何一個像素 f(i.j) 的亮度值都是介於 [0,255], 在假定二值化的過程用的 threshold 為 T, 且二值化後的影像為 b(i,j), 實際的二值化運算為 : (3.14) (1) 統計門檻值決定法 Otsu 條件一 : T * 的決定, 使得 C1 和 C2 之間的變異數為最大 條件二 : T * 的決定, 使得 C1 內的變異數加上 C2 內的變異數之和為最小 只要任何一者成立即可 圖 統計門檻值決定法 假設令影像的大小為 N = 512*512, 且灰階值個數為 I = 256 則灰階值為 i 的機率可表示為 P(i) = ni/n C1 內的像素個數占的比率為 W1 = Pr(C1) = C2 內的像素個數占的比率為 W2 = Pr(C2) = r i=0 I 1 i=r +1 P(i) P(i)

11 r C1 內的期望值為 u1 = i=0 i P(i)/W 1 I 1 C2 內的期望值為 u2 = i=r +1 i P(i) /W 2 r C1 內的變異數為 σ1 2 = i=0 (i u 1 ) 2 P(i)/W 1 C2 內的變異數為 σ2 2 I 1 = i=r +1 (i u 2 ) 2 P(i) /W 2 C1 和 C2 內變異數和為 σ 2 = W 1 σ W 2 σ 2 2 C1 和 C2 間的變異數為 σ 2 = W 1 (u 1 u T ) 2 + W 2 (u 2 u T ) 2,u T 表整個原始影像 的帄均值 : u T = i 1 i=0 n i i/n (a) (b) 圖 (a) 灰階圖 (b) 二值圖 (3.3.3) 連通法在二值化影像中, 包含了許多我們目標物的物件區塊與希望將之排除的非目標物件區塊 為了除去與目標物不相干之物件, 必頇先取得影像中各個物件的大小或位置資訊, 再進一步的篩選 尋找影像中連通物件的方法稱為連通法 (Connected Component), 透過程式利用迴圈或是遞迴掃描影像中各個 pixel 的方式, 檢驗 pixel 周圍是否相鄰屬於同一的集合 物件連接方式一般有以下兩種 : (a) (b) 圖 (a) 四連通區域位置 (b) 八連通區域位置

12 (3.3.4) 移動物偵測首先分別對輸入影像採取顏色辨識與背景濾除, 取兩者交集, 即可得到目標物位置, 但仍會包括一些雜訊, 故加入形態學之膨脹 (Dilation) 侵蝕(Erode) 等作法將雜訊濾除, 再利用邊緣偵測法, 找出目標物的輪廓, 並將目標物圈選, 求其中心點位置 (a) (b) (c) 圖 (a) 影像 1 與影像 2 相減 (b) 影像 2 與影像 3 相減 (c) 相減後 And (3.4) 拋射體之最終估測研究利用物理力學的方式預測球的運行路徑, 球體拋出後會以拋物線的運行方式 飛行, 其受力可分為 X Y Z 方向受力, 由物理力學可得知, 球體拋出後僅受到 空氣阻力及重力加速度的影響, 因此在理想狀態 X Z 的方向為等速度運動,Y 則受到重力加速度等作用, 因此以上特性可推論出落點座標演算法如下 : V z = (Z 2 Z 1 )/ t ; V x = (X 2 X 1 )/ t The remain t fligt = Z board Z 2 V z X final = V x t fligt + X 2 Y final = 0.5 g t 2 fligt + Y 2 t fligt + Y 2 (3.15) (3.16) (3.17) (3.5) 落點分析及判斷利用雙攝影機拍攝隔板的影像, 經過形態學 (Morphology) Corner Detection 的處理找出角點的二維帄陎座標, 利用上述攝影機校正所得到參數計算出角點的 三維座標來進行最後的判斷, 其偵測結果如圖 所示

13 (a) 圖 隔板角點偵測 (b) 四 系統測詴與實驗結果 (4.1) 軟體流程圖 圖 軟體流程圖

14 (4.2) 大型空間測詴 架設環境如圖 所示, 首先對兩台輸入裝置進行校正, 並儲存其內部參 數與外部參數, 接著再計算出左右兩台攝影機之投影矩陣 圖 大型空間測試 圖 測試距離 表 投擲物品規格 圖 投擲的物品 (4.3) 相機的校正 項目直徑 (cm) 重量 (g) 測詴距離 (cm) 規格 6.5cm 250g 540 cm 利用兩台攝影機擷取各種角度的棋盤格影像後再分別進行校正 : 圖 *4 自製棋盤格

15 (a) 圖 校正結果 ( 找出特徵點 ) 表 Camera_R 投影矩陣 (b) M 表 Camera_L 投影矩陣 M (a) 圖 成功擷取運行中球體畫面 (b)

16 藉由下列三維轉換座標方式, 即可將偵測到的求新二維座標轉換成三維座標 : (4.1) 其中兩台相機所取得的影像座標為 q1 = (x1,y1) 與 q2 = (x2,y2), 其投影矩 陣分別為 M1 與 M2, 因舞我們可將 q1 q2 M1 M2 帶入上式, 計算出對應的三 維座標 (X,Y,Z) 表 三維座標輸出結果 圖像編號 Camera 1 (x,y) Camera 2 (x,y) 輸出 3D 座標 (x,y,z) 1 (264,71) (234,155) 2.724, , (166,255) (79,158) ,-5.019, (4.4) 取得物件之三維軌跡將上述計算出兩個球體三維座標後代入拋射體之最終估測研究式 (3.15) 算出 V x V z, 計算出後帶入式 (3.16) 式(3.17), 預設各個不同時間點 (t fligt ) 利用 gnuplot 繪圖軟體來模擬球體運行之軌跡如下圖所示 圖 Gnuplot 繪圖軟體模擬球體運行軌跡

17 (4.5) 九宮格區塊分析 利用影像二質化 帄滑 侵蝕 角點偵測等影像處理程序找出 16 個角點座 標, 並做二維陣列排序, 如圖所示 : (a) (b) 圖 角點偵測接著再利用上述找出球體三維座標的方式找出每一個角點的三維座標表 角點之三維座標偵測 圖像編號 Nine_Right (x,y) Nine_left (x,y) 輸出 3D 座標 (x,y,z) 1 (98,99) (124,70) ,-2.849, (99,137) (124,91) ,-2.576, (101,185) (123,123) ,-2.431, (96,225) X X 5 (130,103) (142,75) ,-2.907, (135,138) (144,94) ,-2.657, (136,180) (143,122) ,-2.490, (136,216) (138,142) ,-2.346, (172,97) (174,71) ,-2.864, (173,138) (168,78) ,-2.692, (179,177) (170,120) ,-2.566, (180,217) (172,140) ,-2.317, (211,95) X X 14 (213,132) (191,95) ,-2.695, (211,177) (193,122) ,-2.421, (219,213) (193,145) ,-2.256,-8.080

18 知道每個角點之三維座標後, 便能預測落點座標將會落在九宮格的哪一個區間 (4.6) 輸出結果 圖 輸出結果 五 討論一開始是設定軟體內部 timing, 使它能每隔一段時間自動結取影像, 然而 由於球體的飛行速度太過於短暫, 使得擷取到的影像張數不夠, 無法計算出軌跡 方程式 於是後來改用擷取影片的方式, 透過攝影機每秒能夠擷取到 30 偵影像 的特性 (fps = 30), 從程式執行開始就一直偵測, 偵測到有移動的物體在進行處 理 計算三維座標等後續動作, 如此一來便能解決先前的問題 而在落點預測方 陎, 目前採用是依照球體投射拋物線的物理特性算出, 並假設球體水帄運動是以 等速度來預測, 將計算好的時間 t fligt 帶入拋物線方程式 : X final = V x t fligt + X 2 Y final = 0.5 g t 2 fligt + Y 2 t fligt + Y 2 雖然這方式較為簡單, 但是相對的較不精準, 原因在於每個人丟擲球的習慣不一 樣, 每次丟球的角度 力道不盡相同, 而球的飛行過程也會遇到空氣阻力有所影 響, 因此往後可改用卡爾曼濾波器的方式來預測球體落點 六 結論 這次專題研究完成移動球體偵測系統 影像處理之程式撰寫以及基於視訊的軌跡重建 系統硬體設備皆使用一般家用設備, 利用兩台普通網路攝影機與一台筆記型電腦 一個自製的校正版與格板即可達成, 架設容易讓各棒球訓練單位皆有能力購置, 可以有效幫助投手訓練, 並在未來可運用於許多方陎, 如影像倒車

19 系統 車牌偵測以及未來可研發自動傳接球裝置或是自動撿球機等等, 透過系統 影像擷取 座標轉換 預測等方式, 使人類生活更加便利, 將科技融入於日常生 活中, 創造出更多無遠弗屆的經濟價值 七 參考資料 1. Report, Thesis [1] 邱永興, 足球曲線自由球射門飛行軌跡之量測與分析, 碩士論文, 國立屏東科技大學, 屏東 (2006) [2] 蕭得聖 黃志誠, 基於單眼視覺之擊球機器人設計實現, 碩士論文, 國立交通大學 [3] 何宜達, 視覺伺服技術於三維目標軌跡預測與攔截之應用, 碩士論文, 國立成功大學, 航空太空工程學系暨研究所 [4] 張瑋珊, 動態視訊之車牌辨識系統, 碩士論文, 國立台灣科技大學, 電子工程研究所 [5] 林尚志, 植基於未同步攝影機之即時棒球偵測與三維軌跡重建系統, 碩士論文, 國立台灣科技大學, 電子工程研究所 [6] R.Yan, X. Song and S. Yan, Moving object detection based on an improved Gaussian mixture background model, Journal of Computing, Communication, Control, and Management, Vol.1, pp (2009) [7] J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision, NY, John Wiley & Sons(1997) [8] G. Bourgeniere, P. Moulon, C. Rosenberger and W. Smari, On the determination of 3D trajectory of moving targets by stereovision, International Conference on Computers, Communications, & Signal Processing with Special Track on Biomedical Engineering, 1 st, pp (2005) 2. Books [1] G.Bradski and A.Kaehler, Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, O, Reilly, pp (2008) [2] P. Shrestha, M. Barbieri, H. Weda and D. Sekulovaski, Synchronization of Multiple Camera Videos Using Audio-Visual Feathers, IEEE Transactions on Multimedia, Vol.12, pp.79-92(2010)

****************************************************** Fundamentals of TV Tracking ****************************************************** ( ),,, :,,,,,, 1998 9 ( ISBN 7-118-01911-9),,, 1999 5 20 Email:

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