LabVIEW深度相机与三维定位实战（下）

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前言

Hello，大家好，这里是virobotics。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）』

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一、立体匹配与ACV算法

1.1 立体匹配

• 基本思路

  如上一篇博文所述，如果已知左右相机画面中的两个像素来源于空间中的同一个点，那么就可以通过视差来计算出该点到基线的距离（深度）。

  如果有一种算法：针对左目画面中的每一个像素，能够分别找到它们在右目画面中对应空间中同一点的像素（假如存在的话），那么就可以计算出单目画面中每一个点的深度，从而形成立体视觉。

• 立体匹配的任务

  立体匹配的目标，就是从不同视点图像中找到匹配的对应点。该模型的输入为若干不同视角的相机采集的图像，输出是这些图像上的点的对应关系。

  立体匹配是目前机器视觉领域的一个难点，近年来不断有人发明或改良出新的方法，以求提高效率和准确性。本文接下来将介绍其中一种方法——ACV。

1.2 ACV算法

• 简介
  该算法来源于今年（2022）发表于CVPR上的一篇论文：
  Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching
  原文下载地址： https://arxiv.org/abs/2203.02146

  ACV，即 Attention Concatenation Volume，意为：注意力连接(代价)体。它是文章提出的一种新的立体匹配“代价体”的构建方法。

  “该方法利用相关线索生成注意力权重，以抑制冗余信息，增强连接体积中的匹配相关信息。为了产生可靠的注意力权重，本文提出了多级自适应补丁匹配，以提高不同视差下匹配成本的显著性，即使是无纹理区域。”

• ACVNet网络结构

  如下图所示，首先通过CNN分别提取左右画面的特征图，然后上下“兵分两路”：
  1、下边将左右特征图，按照一定规律拼接，生成初始连接代价体(Concat volume);
  2、上边将（不同层的）左右特征图，进行多级自适应补丁匹配(MAPM)，最终生成注意力权重 (Attention Weights)；
  3、用注意力权重 对Concat volume进行过滤，以增强相关抑制冗余，得到注意力连接代价体(Attention concat volume)；
  4、最后ACV通过一个代价聚合网络(Cost Aggregation)，输出最终结果（Left画面每一点的视差预测）。
  

• 初始连接代价体的构建
  给定一个尺寸为H×W×3的输入立体图像对，对于每个图像，我们通过CNN特征提取，分别得到左、右图像的一元特征图fl和fr。

  特征图的大小为Nc×H/4×W/4（Nc=32）。然后通过连接每个视差水平的fl和fr形成初始连接体，即为
  
  Cconcat 的尺寸为2Nc ×D/4×H/4×W/4 ，其中D为最大视差。

帮助理解：

1、左右特征图都是Nc通道。并且经过多次卷积之后，尺寸已经缩小为原来的1/4。那么原图最大视差D，就对应特征图的最大视差为D/4；

2、通俗地讲解拼接过程：
把Nc通道的右特征图的所有像素，沿X轴向右平移1个像素，然后拼接在Nc通道的左特征图的后面，得到第1组2Nc通道的拼接特征图。
平移2个像素拼接得到第2组、平移3个像素拼接得到第3组……直到平移D/4，一共D/4组2Nc通道的拼接特征图。因此Cconcat 的尺寸为2Nc ×D/4×H/4×W/4

3、这种连接体的构建，实际是在列举所有视差匹配的可能性。理想双目只在X方向有视差，即同源点必然位于左右特征图的同一条水平线上，且XL一定大于XR。因此我们对右侧特征图沿X向右平移1到D/4个单位，再分别与左侧特征图叠加，就能让所有同源点得到一次“左右重合”的机会。重合时对应的平移距离，反映了该点的视差大小，进而反映该点的深度。

• 多级自适应补丁匹配（MAPM）
  从特征提取模块得到3个不同层次的特征图l1、l2、l3，其通道数分别为64、128、128。对于每一个处于特定水平的像素，我们利用一个具有预定尺寸和自适应学习权重的atrous patch来计算匹配成本。通过控制膨胀率，我们确保patch的范围与特征图层有关，同时在计算中心像素的相似度时保持相同的像素数量。然后，两个相应的像素的相似性是patch内相应像素之间的相关性的加权和。
  
  帮助理解：

1、虽然算法复杂，但是目的简单，就是在估计左右特征图上的两个点是空间同一点的可能性(权重)；

2、估算可能性的方法，是选取该点及其周围点，参与加权计算。这个选取范围叫做patch，是个会膨胀的自适应范围。但无论怎么膨胀，参与计算的点数是恒定的9个，就是图中红色和橙色的点。白色的点是膨胀产生的空洞，不参与计算。

将l1、l2和l3的三级特征图连接起来，形成Nf个通道的单级特征图（Nf=320）。将Nf通道平均分成Ng组（Ng=40），前8组来自l1，中间16组来自l2，最后16组来自l3。不同级别的特征图不会相互干扰。我们把第g个特征组表示为
，多级补丁匹配量Cpatch的计算方法为：

• 注意力权重过滤
  在得到注意权重A后，我们用它来消除初始连接代价体中的冗余信息，进而提高其表示能力。
  通道 i 处的注意力连接代价体（ACV）计算为：
  
  ⊙表示对应像素点乘，注意力权重 A 应用于初始连接代价体的所有通道的过滤。

• 代价聚合与视差预测
  用一个预沙漏模块来处理ACV,它由4个3D卷积组成(包括批归一化、ReLU）、2个3D堆叠沙漏网络,堆叠在一个 encoder-decoder结构。

  由代价聚合获得3个输出，对于每个输出，使用2个3D卷积得到单通道4D volume，然后上采样并通过softmax转化为置信体。3个预测的视差图表示为d0、d1、d2。最终，预测值就是每一层视差与置信度乘积求和。（k表示视差层级，pk表示对应的置信度）
  

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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

• AI视觉工具包下载与安装参考：
  https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523
• onnx工具包下载与安装参考：
  https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746

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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）
   

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。
   

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四、项目源码

如需源码，可在一键三连并订阅本专栏后评论区留下邮箱

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总结

以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。我是virobotics,我们下篇文章见~

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