Привет!
Меня зовут Брискиндов Леонид, я школьник, участник соревнований и олимпиад по робототехнике и программированию. Нередко для решения задач таких олимпиад предоставляется доступ к единственной камере, снимающей тестовое поле, на котором расположены роботы. Таким образом появляется задача определения положения объектов в пространстве по изображению, полученному с камеры. В данной статье мы и разберём, как решать такую задачу, используя библиотеку OpenCV.
Реализация метода визуальной одометрии для оценки смещения и угла поворота камеры с использованием простого оборудования и OpenCV. Используется улучшенный трекинг оптического потока и «верёвочный» метод стабилизации движения.
🚀 Зачем это нужно?
Если вы работаете с робототехникой, DIY-проектами или просто хотите реализовать устойчивое определение движения камеры в 2D, этот проект будет полезен. Он позволяет получать координаты смещения и угол поворота в режиме реального времени, используя только видеопоток с камеры
⚙️ Технические детали
Все началось с того, что я захотел установить у себя «умную» систему видеонаблюдения на Raspberry.
Хочу отдельно отметить, что для этого воспользовался несколькими статьями на Хабре. Спасибо авторам за их посты. Они реально помогли.
В итоге установил на купленном Raspberry Pi3 USB-камеру Logitech, смонтировал Яндекс.Диск и с периодичностью в 30 секунд делал снимки, которые затем копировал в папку на Яндекс.Диске.
Поигравшись с дальнейшем архивированием файлов, монтированием из отдельных снимков видео, забросил новую «игрушку» на несколько месяцев.
