3D目标检测是根据物体的形状、位置和方向来识别和定位物体的任务。在2D目标检测中,被检测到的物体仅表示为矩形边界框。3D目标检测任务通过预测物体周围的包围框,可以获取物体的三维位置信息。
3D目标检测在各行各业都有广泛的应用。一些常见的用途包括:
机器人技术
自动驾驶车辆
医学影像
MediaPipe Objectron是由Google的MediaPipe团队开发的计算机视觉流水线,可以使用Objectron数据集实时实现3D目标检测和跟踪。该数据集包括自行车、书籍、瓶子、相机、谷物盒、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等9种物体。
该流水线使用在合成数据上训练的机器学习模型来估计场景中物体的三维包围框和姿态。它接收来自相机或视频流的一系列帧作为输入,并输出一系列的3D目标检测和跟踪结果。Objectron利用相机校准、三维物体模型和深度估计等技术组合,实现了高精度的3D目标检测。
pip install mediapipe
pip install opencv-contrib-python
下面我将使用MediaPipe在图像帧中检测3D物体,并使用OpenCV绘制其周围的三维边界框。
import cv2
import mediapipe as mp
import time
mp_objectron = mp.solutions.objectron
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
首先,我们需要导入Objectron解决方案和绘图工具,以便检测和绘制物体的3D边界框。
cap = cv2.VideoCapture(0)
然后,我们可以打开视频捕获设备。这将打开计算机上的网络摄像头,并将摄像头捕获的视频存储在cap变量中。
objectron = mp_objectron.Objectron(static_image_mode=False,
max_num_objects=5,
min_detection_confidence=0.5,
min_tracking_confidence=0.7,
model_name='Cup')
通过Objectron方法,我们可以对3D目标检测算法进行不同的配置。
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
image.flags.writeable = False
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = objectron.process(image)
image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.detected_objects:
for detected_object in results.detected_objects:
mp_drawing.draw_landmarks(image,
detected_object.landmarks_2d,
mp_objectron.BOX_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_axis(image,
detected_object.rotation,
detected_object.translation)
cv2.imshow('MediaPipe Objectron', cv2.flip(image, 1))
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
当我们通过这个过程时,无法对图像进行写入操作(image.flags.writeable = False),这会稍微提高性能。
然后,我们可以检查图像帧中是否存在任何检测结果。如果有,我们可以绘制2D边界框的标记点,并通过添加附加轴来获取3D边界框。通过旋转,我们可以得到物体在图像帧中的旋转情况,然后我们还将指定物体在图像帧中的平移情况。
在结果中,我们可以获得3D物体检测结果。当我们打印它时,我们可以得到带有x、y、z轴的标记点,这些是检测到的物体的中心点,我们还可以以数组的形式获得检测到的物体的旋转、平移和缩放情况。
当我们将3D边界框与2D边界框进行比较时,存在额外的参数。 2D目标检测:
3D目标检测:
我使用了Mediapipe编写了一个小功能,与自动驾驶相关。该功能以第三人称视角为基础(类似于极品飞车游戏),通过分析车辆与行人之间的距离,来判断是否可能发生碰撞,并相应地引导汽车进行停车或转向的动作。
import cv2
import mediapipe as mp
import time
mp_objectron = mp.solutions.objectron
mp_holistic = mp.solutions.holistic
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
cap = cv2.VideoCapture(0)
objectron = mp_objectron.Objectron(static_image_mode=False,
max_num_objects=5,
min_detection_confidence=0.5,
min_tracking_confidence=0.7,
model_name='Car')
holistic = mp_holistic.Holistic(static_image_mode=False,
model_complexity=2,
min_detection_confidence=0.5,
min_tracking_confidence=0.5)
# 车辆状态类
class CarState:
def __init__(self):
self.position = None
self.rotation = None
# 行人状态类
class PedestrianState:
def __init__(self, position):
self.position = position
# 避障系统类
class ObstacleAvoidanceSystem:
def __init__(self):
self.car_state = CarState()
self.pedestrians = []
def update_car_state(self, car_position, car_rotation):
self.car_state.position = car_position
self.car_state.rotation = car_rotation
def update_pedestrians(self, pedestrian_positions):
self.pedestrians = []
for position in pedestrian_positions:
pedestrian = PedestrianState(position)
self.pedestrians.append(pedestrian)
def check_collision(self):
if self.car_state.position is not None:
for pedestrian in self.pedestrians:
# 在这里实现碰撞检测逻辑
# 根据车辆和行人的位置进行碰撞检测
if pedestrian.position is not None:
distance = calculate_distance(self.car_state.position, pedestrian.position)
if distance < 2.0: # 示例:定义碰撞距离为2米
return True
return False
# 辅助函数:计算两个点之间的距离
def calculate_distance(point1, point2):
x1, y1, z1 = point1
x2, y2, z2 = point2
distance = ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2 + (z2 - z1) ** 2) ** 0.5
return distance
# 自动驾驶系统类
class AutonomousDrivingSystem:
def __init__(self):
self.obstacle_avoidance_system = ObstacleAvoidanceSystem()
def process_frame(self, frame):
frame.flags.writeable = False
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 对车辆进行检测和姿态估计
objectron_results = objectron.process(frame)
car_position = None
car_rotation = None
if objectron_results.detected_objects:
for detected_object in objectron_results.detected_objects:
car_position = detected_object.translation
car_rotation = detected_object.rotation
mp_drawing.draw_landmarks(frame,
detected_object.landmarks_2d,
mp_objectron.BOX_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_axis(frame,
detected_object.rotation,
detected_object.translation)
# 对行人进行检测和姿态估计
holistic_results = holistic.process(frame)
pedestrian_positions = []
if holistic_results.pose_landmarks:
for landmark in holistic_results.pose_landmarks.landmark:
pedestrian_positions.append((landmark.x, landmark.y, landmark.z))
mp_drawing.draw_landmarks(frame,
holistic_results.pose_landmarks,
mp_holistic.POSE_CONNECTIONS)
# 更新避障系统的车辆状态和行人状态
self.obstacle_avoidance_system.update_car_state(car_position, car_rotation)
self.obstacle_avoidance_system.update_pedestrians(pedestrian_positions)
# 检测碰撞
if self.obstacle_avoidance_system.check_collision():
# 在这里实现避免碰撞的控制逻辑
# 示例:停车和避让行人
control_command = ControlCommand(0.0, 0.0) # 停车
else:
# 在这里实现正常行驶的控制逻辑
# 示例:设定一定的车速和转向角度
control_command = ControlCommand(0.5, 0.0)
# 在图像上显示控制指令
cv2.putText(frame, f"Speed: {control_command.speed} m/s", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f"Steering Angle: {control_command.steering_angle} deg", (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
frame.flags.writeable = True
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
return frame
#主函数控制器
class MainController:
def init(self):
self.autonomous_driving_system = AutonomousDrivingSystem()
def run(self):
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if not success:
break
frame = self.autonomous_driving_system.process_frame(frame)
cv2.imshow('MediaPipe Objectron', cv2.flip(frame, 1))
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
#主函数
if name == 'main':
main_controller = MainController()
main_controller.run()
这段代码是一个基于媒体管道(MediaPipe)的自动驾驶系统的简单实现。以下是代码的详细思路: