개소리 왈왈/육아관련 주저리2024. 2. 25. 23:57

주말이 짧다

머했나 싶을 정도로 훅 하고 지나갔네

그래도 토/일 자전거 30분씩이라도 두번 탔으니

건강을 위한 한걸음 시작!

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Posted by 구차니
Programming/openCV2024. 2. 24. 23:00

opencv stereo 계산 알고리즘

얼마전 테스트 해본 계산 알고리즘은 BM(block match)인데 먼가 먼 곳은 전혀 안 잡아줘서

어떻게 설정을 해야 하나 패러미터를 찾아보고 있었는데 다른 알고리즘이 있다는걸 발견함.

 

 

numDisparities는 검색할 범위. 16의 배수로 하라는데, 해보면 화면의 왼쪽이 사라진다. 지정된 숫자만큼 가장 왼쪽은 버려지는 듯

blockSize. 동일한 블록으로 연산할 단위라고 해야하나. 해당 숫자가 NxN으로 되는건지 숫자가 커지면 블럭이 거칠어 지는 느낌.

numDisparities
the disparity search range. For each pixel algorithm will find the best disparity from 0 (default minimum disparity) to numDisparities. The search range can then be shifted by changing the minimum disparity.

blockSize
the linear size of the blocks compared by the algorithm. The size should be odd (as the block is centered at the current pixel). Larger block size implies smoother, though less accurate disparity map. Smaller block size gives more detailed disparity map, but there is higher chance for algorithm to find a wrong correspondence.

[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/d9/dba/classcv_1_1StereoBM.html]

[링크 : https://makepluscode.tistory.com/108]

 

BM 방법은 실내에서나 쓰는거지 실외에서는 잘 안 맞다고 그러니 SGM 기반으로 된 걸 써라~ 인가.

Wrong method. BM is only meant for simple indoor use with low dynamic measuring range. With indoor image, you just need a adjsut mindisp and number of disp and window size.

For outdoor, it is more complex. Maybe u just start. BM and other global based method has the poor result. Either disfigured for overfitting, or streaking effect due to local similarity error.

Current state of the art for traditional CV is the SGM based method proposed by HH. And for the deep learning-based method, there is no best case, vary from case to case/dataset to dataset. The work from lecun Žbontar "Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network " is sth that I used for comparison often.

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/62461799/]

 

별별 희한한 알고리즘이 나온다. SGBM? BM 이 붙긴한데..

            alg = strcmp(_alg, "bm") == 0 ? STEREO_BM :
                  strcmp(_alg, "sgbm") == 0 ? STEREO_SGBM :
                  strcmp(_alg, "hh") == 0 ? STEREO_HH :
                  strcmp(_alg, "var") == 0 ? STEREO_VAR : -1;

[링크 : https://copyprogramming.com/howto/opencv-stereo-matching]

 

[링크 : https://docs.opencv.org/4.9.0/d9/dba/classcv_1_1StereoBM.html]

[링크 : https://docs.opencv.org/4.9.0/d2/d85/classcv_1_1StereoSGBM.html]

 

 

SGBM

semi-global block matching algorithm

[링크 : https://amroamroamro.github.io/mexopencv/matlab/cv.StereoSGBM.html]

 

+

2024.02.26

요 근래 버전이긴 한데 오래된 버전에서도 나오긴 하고 python엣도 SGBM이 있으니, 테스트는 해봐야 할 듯.

>>> import cv2>>> cv2.stereo
cv2.stereo                         cv2.stereoRectifyUncalibrated(
cv2.stereoCalibrate(               cv2.stereo_MatchQuasiDense(
cv2.stereoCalibrateExtended(       cv2.stereo_PropagationParameters(
cv2.stereoRectify(                 cv2.stereo_QuasiDenseStereo(

>>> cv2.St
cv2.StereoBM(
cv2.StereoBM_PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE
cv2.StereoBM_PREFILTER_XSOBEL
cv2.StereoBM_create(
cv2.StereoMatcher(
cv2.StereoMatcher_DISP_SCALE
cv2.StereoMatcher_DISP_SHIFT
cv2.StereoSGBM(
cv2.StereoSGBM_MODE_HH
cv2.StereoSGBM_MODE_HH4
cv2.StereoSGBM_MODE_SGBM
cv2.StereoSGBM_MODE_SGBM_3WAY
cv2.StereoSGBM_create(
cv2.Stitcher(
cv2.Stitcher_ERR_CAMERA_PARAMS_ADJUST_FAIL
cv2.Stitcher_ERR_HOMOGRAPHY_EST_FAIL
cv2.Stitcher_ERR_NEED_MORE_IMGS
cv2.Stitcher_OK
cv2.Stitcher_PANORAMA
cv2.Stitcher_SCANS
cv2.Stitcher_create(

 

The definitions of all the arguments are given at the bottom of the documentation page here
In block matching or cv2.StereoBM_create() the disparity is computed by comparing the sum of absolute differences (SAD) of each 'block' of pixels. In semi-global block matching or cv2.StereoSGBM_create() forces similar disparity on neighbouring blocks. This creates a more complete disparity map but is more computationally expensive.
Paper that discusses 'block matching'
Paper that discusses 'semi-global block matching'

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/51758076/]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/컴퓨터2024. 2. 24. 16:47

다이소 웹캠

두개를 하는데 어라.. 색감이랑 피사체 크기다 다르다?

 

 

5천원 짜리에 너무 기대를 한걸까? 나란히 놓고 찍으니 화각이 다르다. 

그래도 렌즈쪽이니 기본 품질은 될 줄 알았는데 멘붕..

 

그래서 두개를 분해해보니 렌즈 색상도 다르고(코팅이 다른가)

앞에서 보면 렌즈 크기도 달라보이는데 뒤에서 보면 분해할 방법도 없으니 빠른 포기!

 

작은 사이즈의 MLCC 보다 약간 큰 센서면.. 이러니 싼건가

근데 저렴이 버전의 csi 모듈도 웬지 분해하면 요만하게 나올 느낌

 

 

 

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Posted by 구차니
Linux/Ubuntu2024. 2. 23. 19:16

우분투로 공유기 만들기

해볼까?

pfsense도 귀찮고..

그냥 필요한건 간단하게 NAT와 포트포워딩, DHCP 정도인데..

 

NAT

iptable masqurade

[링크 : https://ko.linux-console.net/?p=15300]

 

iptable - port forward

[링크 : https://www.google.com/amp/s/tecadmin.net/setting-up-a-port-forwarding-using-iptables-in-linux/%3famp]

 

 

DHCP

dhcpd

[링크 : https://askubuntu.com/questions/913250/how-can-i-get-isc-dhcp-server-dhcpd-to-listen-on-one-interface-only]

 

방화벽

suricata

[링크 : https://www.hostinger.com/tutorials/how-to-install-suricata-on-ubuntu]

 

 

snort

[링크 : https://fni8383.tistory.com/m/35]

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Posted by 구차니
하드웨어/3D 프린터 CNC2024. 2. 22. 19:39

3d print z seam(솔기)

creality print 의 slice 설정

쉘에서 Z 솔기 정렬과 / 솔기 모서리 기본 설정이 있는데 아래의 항목이 선택가능하다.

Z 솔기 정렬 - 랜덤 / 날카로운 모서리 / 최단거리 / 사용자 지정

솔기 모서리 기본 설정 - 솔기 노출 또는 숨기기 / 솔기 숨기기 / 없음 / 솔기 노출 / 스마트 숨김

 

솔기 혹은 재봉선이라고 하는데, 한 단면의 시작위치가 동일해서 생기는 현상이다.

어떻게 보면 해당 시작지점만 좀 불룩하게 나온다고 해야하나

그래서 재봉선을 랜덤으로 하거나(그럼 칼빵에서 뾰루지로 변경..)

벽을 두껍게 하고 내부면에서 시작하게 하면 외부로 드러나지 않게 완화할수 있다.

 

흰색 라인이 Z솔기

어떨때는 귀랑 얼굴에 양쪽으로 생기더니

슬라이스 프로그램 자기 마음대로인가 -_-

 

다만 이녀석은 프린트 시간이 늘어나는 단점이..

[링크 : https://wikidocs.net/212919]

[링크 : https://m.blog.naver.com/ray0412/221965919391]

 

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2024. 2. 22. 19:19

matplotlib grayscale image to 3d graph

matplotlib을 이용하여 lena를 3d로 그리는게 보이길래 해보려는데

아래와 같이 deprecated 경고만 발생해서 되는걸 못 찾다가

>>> ax = fig.gca(projection='3d')
<stdin>:1: MatplotlibDeprecationWarning: Calling gca() with keyword arguments was deprecated in Matplotlib 3.4. Starting two minor releases later, gca() will take no keyword arguments. The gca() function should only be used to get the current axes, or if no axes exist, create new axes with default keyword arguments. To create a new axes with non-default arguments, use plt.axes() or plt.subplot().

>>> ax= Axes3D(fig)
<stdin>:1: MatplotlibDeprecationWarning: Axes3D(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. Pass the keyword argument auto_add_to_figure=False and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. The default value of auto_add_to_figure will change to False in mpl3.5 and True values will no longer work in 3.6.  This is consistent with other Axes classes.

 

chatGPT에게 물어보니 아래와 같이 줘서 시도하니 나오긴 나온다.

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 이미지 읽기
image_path = 't.png'
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 이미지의 높이와 너비 얻기
height, width = img.shape

# 2D 배열을 생성하여 각 픽셀의 깊이 값을 저장
depth_map = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)

# 각 픽셀의 깊이 계산 (여기서는 그레이스케일 값으로 대체)
depth_map = img.astype(np.float32)

# 3D 그래프 생성
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# X, Y 좌표 생성
x = np.arange(0, width, 1)
y = np.arange(0, height, 1)
x, y = np.meshgrid(x, y)

# 깊이 맵을 사용하여 Z 좌표 생성
z = depth_map

# 3D 그래프에 표시
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')

# 그래프 표시
plt.show()

 

분위기를 보아하니 viridis 를 해서 저런 녹색톤이 나오는것 같은데 plasms가 웬지 flir에서 보던 느런 느낌이려나?

[링크 : https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormaps.html]

 

 

위에서 보면 아래와 같이 lena 이미지가 똭!

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/31805560/how-to-create-surface-plot-from-greyscale-image-with-matplotlib]

[링크 : https://jehyunlee.github.io/2021/07/10/Python-DS-80-mpl3d2/]

 

 

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Posted by 구차니
Programming/openCV2024. 2. 21. 23:52

opencv 스테레오 카메라 깊이 처리하기

이미지는 아래 github에서 받으면 될 듯.

[링크 : https://github.com/canberkgurel/DisparityMapfromStereoPair]

 

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv.imread('my_photo-1.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
imgR = cv.imread('my_photo-2.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
stereo = cv.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=5)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()

[링크 : https://docs.opencv.org/3.4/dd/d53/tutorial_py_depthmap.html]

 

blockSize는 홀수여야 한다고 한다

[링크 : https://makepluscode.tistory.com/108]

 

웹캠을 조금 옆으로 보내 찍고 대충 먼가 인식 가능하게 숫자 적절하게 맞춰서 해보았는데

안경만 도드라지는 느낌..

왼쪽은 16에 5

오른쪽은 16과 7로 설정. 

+

2024.02.23

 

아래 이미지를 이용해서 3d 계산하고

[링크 : https://github.com/canberkgurel/DisparityMapfromStereoPair]

 

나온 depth map을 저장하고

 

depth 맵을 3d 이미지로 변환하면

멀 잘못 만들어 줬는지 z 축과 x 축이 뒤바뀡 모양

아무튼 두상과 램프 스탠드가 깊이로 인식된 것이 보인다.

 

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Posted by 구차니
embeded/raspberry pi2024. 2. 21. 23:37

3d 프린트 한 라즈베리 케이스

슬림해서 이쁜데

방열판 있으면 안되는 크기란 걸 간과했다...

그래서 라즈베리 2에만 장착하기로 결정!

 

흰색은 잘 녹는지 크게 눈에 거슬리지 않는데, 빨간색은 곳곳에 구멍이 빈다.

 

높이 방향으로는 의외로 깔끔하게 잘 뽑는다.

 

빨간색과 흰색으로 두개 뽑아서 바꿔주니 투 톤이라 좀 더 이뻐 보이는 효과가!

이제 남은건.. 저 망할(?) FFC와 카메라 케이스 ㅋㅋ

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Posted by 구차니
Programming/openCV2024. 2. 20. 19:07

opencv 스테레오 사진 깊이 분석 전처리 - 렌즈 왜곡 보정

스테레오 카메라를 이용해서 깊이 분석을 하기 전에 렌즈 왜곡을 먼저 잡아야 한다고 한다.

[링크 : https://makepluscode.tistory.com/110]

[링크 : http://www.gisdeveloper.co.kr/?p=6955]

 

 

캘리브레이션은 체커보드 있으면 된다는데, 어찌어찌 만들어 놓았으니 해봐야지

[링크 : https://foss4g.tistory.com/1665]

 

Calibration
Now that we have our object points and image points, we are ready to go for calibration. We can use the function, cv.calibrateCamera() which returns the camera matrix, distortion coefficients, rotation and translation vectors etc.

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

Undistortion
Now, we can take an image and undistort it. OpenCV comes with two methods for doing this. However first, we can refine the camera matrix based on a free scaling parameter using cv.getOptimalNewCameraMatrix(). If the scaling parameter alpha=0, it returns undistorted image with minimum unwanted pixels. So it may even remove some pixels at image corners. If alpha=1, all pixels are retained with some extra black images. This function also returns an image ROI which can be used to crop the result.

So, we take a new image (left12.jpg in this case. That is the first image in this chapter)

img = cv.imread('left12.jpg')
h,  w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
1. Using cv.undistort()
This is the easiest way. Just call the function and use ROI obtained above to crop the result.

# undistort
dst = cv.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
# crop the image
x, y, w, h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv.imwrite('calibresult.png', dst)

2. Using remapping
This way is a little bit more difficult. First, find a mapping function from the distorted image to the undistorted image. Then use the remap function.

# undistort
mapx, mapy = cv.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx, (w,h), 5)
dst = cv.remap(img, mapx, mapy, cv.INTER_LINEAR)
# crop the image
x, y, w, h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv.imwrite('calibresult.png', dst)

[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html]

 

Parameters
rvecs Output vector of rotation vectors (Rodrigues ) estimated for each pattern view (e.g. std::vector<cv::Mat>>). That is, each i-th rotation vector together with the corresponding i-th translation vector (see the next output parameter description) brings the calibration pattern from the object coordinate space (in which object points are specified) to the camera coordinate space. In more technical terms, the tuple of the i-th rotation and translation vector performs a change of basis from object coordinate space to camera coordinate space. Due to its duality, this tuple is equivalent to the position of the calibration pattern with respect to the camera coordinate space.
tvecs Output vector of translation vectors estimated for each pattern view, see parameter describtion above.
stdDeviationsIntrinsics Output vector of standard deviations estimated for intrinsic parameters. Order of deviations values: (fx,fy,cx,cy,k1,k2,p1,p2,k3,k4,k5,k6,s1,s2,s3,s4,τx,τy) If one of parameters is not estimated, it's deviation is equals to zero.
stdDeviationsExtrinsics Output vector of standard deviations estimated for extrinsic parameters. Order of deviations values: (R0,T0,…,RM−1,TM−1) where M is the number of pattern views. Ri,Ti are concatenated 1x3 vectors.
perViewErrors Output vector of the RMS re-projection error estimated for each pattern view.

Returns
the overall RMS re-projection error.

[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/d9/d0c/group__calib3d.html#ga3207604e4b1a1758aa66acb6ed5aa65d]

 

+

테스트 이미지를 보정해서 저장하도록 수정

$ cat calib.py 
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
# 체커보드의 차원 정의
CHECKERBOARD = (6,9) # 체커보드 행과 열당 내부 코너 수
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# 각 체커보드 이미지에 대한 3D 점 벡터를 저장할 벡터 생성
objpoints = []
# 각 체커보드 이미지에 대한 2D 점 벡터를 저장할 벡터 생성
imgpoints = [] 
# 3D 점의 세계 좌표 정의
objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0] * CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)
objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)
prev_img_shape = None
# 주어진 디렉터리에 저장된 개별 이미지의 경로 추출
images = glob.glob('./images/*.jpg')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    # 그레이 스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 체커보드 코너 찾기
    # 이미지에서 원하는 개수의 코너가 발견되면 ret = true
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray,
                                             CHECKERBOARD,
                                             cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)
    # 원하는 개수의 코너가 감지되면,
    # 픽셀 좌표 미세조정 -> 체커보드 이미지 표시
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        # 주어진 2D 점에 대한 픽셀 좌표 미세조정
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11),(-1,-1), criteria)
        imgpoints.append(corners2)
        # 코너 그리기 및 표시
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, CHECKERBOARD, corners2, ret)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

h,w = img.shape[:2] # 480, 640
# 알려진 3D 점(objpoints) 값과 감지된 코너의 해당 픽셀 좌표(imgpoints) 전달, 카메라 캘리브레이션 수행
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

images = glob.glob('./images/*.jpg')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)

    h,  w = img.shape[:2]
    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))

    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
    # crop the image
    x, y, w, h = roi
    dst = dst[y:y+h, x:x+w]
    print(fname+'.undisto')
    cv2.imwrite(fname+'.undisto.jpg', dst)

 

2760p 노트북에 달린 웹캠 720p로 해봤는데

먼가 꼼지락 대는거 보면 왜곡이 보정된 것 같기도 하고.. 아닌것 같기도 하고 모르겠다 ㅎㅎ

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Posted by 구차니
Programming/golang2024. 2. 20. 18:59

golang reflect

처음에는 이해를 못하고 넘겼는데, "런타임에 타입정보를 얻는" 이라고 하니 감이온다.

[링크 : http:// https://zetawiki.com/wiki/리플렉션,_리플렉티브_프로그래밍]

 

인터프리트 언어에서 성능 향상을 위해 런타임시 타입을 추적하는게 있었는데

그거 랑 유사하게 컴파일 언어지만 런타임 최적화를 위해서 추가된 기능이려나?

 

다만 리플렉트는 자바에서 온 듯

[링크 : https://a07274.tistory.com/m/53]

[링크 : https://pyrasis.com/book/GoForTheReallyImpatient/Uni6]

 

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Posted by 구차니

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