Алгоритм калібрування камери WebXR: Оцінка параметрів реального світу

WebXR революціонізує спосіб взаємодії з доповненою (AR) та віртуальною (VR) реальністю безпосередньо у веббраузерах. Критичним аспектом створення безшовних та захоплюючих застосунків WebXR є точне калібрування камери. Цей допис у блозі заглиблюється у світ алгоритмів калібрування камери WebXR, зосереджуючись на методах, що використовуються для оцінки параметрів реального світу, забезпечуючи тим самим точні та реалістичні накладення AR/VR.

Чому калібрування камери важливе у WebXR

Калібрування камери — це процес визначення внутрішніх параметрів камери, таких як її фокусна відстань, головна точка та коефіцієнти дисторсії об'єктива. Ці параметри є важливими для точного відображення 2D-координат зображення у 3D-координати світу. У WebXR неточні параметри камери можуть призвести до зміщення накладень AR, нестабільного досвіду VR та загального розриву між віртуальним та реальним світами.

• Точне накладення: Точне калібрування дозволяє віртуальним об'єктам точно відображатися поверх реального світу в AR-застосунках. Уявіть, що ви розміщуєте віртуальний стілець у своїй вітальні; без належного калібрування стілець може здаватися, що він плаває або розташований неправильно.
• Стабільне відстеження: Калібрування покращує стабільність відстеження, гарантуючи, що віртуальні об'єкти залишаються прив'язаними до своїх реальних аналогів навіть під час руху камери. Це вкрай важливо для створення переконливого досвіду AR.
• Реалістичне занурення: У VR-застосунках калібрування камери (особливо при роботі з кількома камерами) сприяє більш захоплюючому та реалістичному досвіду, мінімізуючи спотворення та забезпечуючи точне сприйняття глибини.

Розуміння параметрів камери

Перш ніж заглибитися в алгоритми, давайте визначимо ключові параметри камери, що беруть участь у калібруванні:

Внутрішні параметри

Ці параметри є специфічними для самої камери та описують її внутрішні характеристики:

• Фокусна відстань (fx, fy): Відстань між об'єктивом камери та сенсором зображення, виміряна в пікселях. Вона визначає поле зору та масштаб зображення. Різні камери мають різну фокусну відстань, і вона може навіть змінюватися залежно від рівня масштабування.
• Головна точка (cx, cy): Центр сенсора зображення, також виміряний у пікселях. Вона представляє точку, де оптична вісь перетинає площину зображення.
• Коефіцієнти дисторсії (k1, k2, k3, p1, p2, k4, k5, k6): Ці коефіцієнти моделюють дисторсію об'єктива, через яку прямі лінії на зображенні виглядають вигнутими. Існує два основних типи дисторсії: радіальна (k1, k2, k3, k4, k5, k6) та тангенціальна (p1, p2).

Зовнішні параметри

Ці параметри описують позу камери (положення та орієнтацію) у 3D-світі:

• Матриця обертання (R): Матриця 3x3, що представляє орієнтацію камери відносно світової системи координат.
• Вектор переміщення (t): 3D-вектор, що представляє положення камери відносно світової системи координат.

Алгоритми калібрування камери для WebXR

Існує кілька алгоритмів, які можна використовувати для оцінки параметрів камери для застосунків WebXR. Ці алгоритми зазвичай включають захоплення зображень або відео відомого калібрувального шаблону, а потім використання технік комп'ютерного зору для вилучення ознак та розв'язання рівнянь для параметрів камери.

Класичне калібрування з калібрувальними шаблонами

Це традиційний підхід до калібрування камери, який передбачає використання відомого калібрувального шаблону, такого як шахова дошка або сітка кіл. Шаблон знімається з кількох точок зору, і з зображень вилучаються 2D-позиції кутів або центрів кіл. Потім ці 2D-точки зіставляються з їхніми відповідними 3D-позиціями на калібрувальному шаблоні, і використовується алгоритм оптимізації для знаходження параметрів камери.

Етапи:

1. Проєктування та друк шаблону: Розробіть точний шаблон шахової дошки або сітки кіл. Розміри повинні бути точно відомі. Надрукуйте цей шаблон на плоскій, жорсткій поверхні.
2. Отримання зображень: Зробіть кілька зображень або відеокадрів калібрувального шаблону з різних кутів та відстаней. Переконайтеся, що шаблон чітко видно на кожному зображенні та покриває значну частину кадру. Прагніть до різноманітності точок зору для підвищення точності калібрування.
3. Виявлення ознак: Використовуйте бібліотеку комп'ютерного зору, як-от OpenCV, для виявлення кутів квадратів шахової дошки або центрів кіл на кожному зображенні.
4. Встановлення відповідностей: Пов'яжіть виявлені 2D-точки зображення з їхніми відповідними 3D-світовими координатами на калібрувальному шаблоні. Це вимагає знання розмірів та розташування елементів шаблону.
5. Оцінка параметрів: Використовуйте алгоритм калібрування (наприклад, метод Чжана) для оцінки внутрішніх та зовнішніх параметрів камери на основі 2D-3D відповідностей. Це включає мінімізацію помилки репроєкції, яка вимірює різницю між спроєктованими 3D-точками та виявленими 2D-точками.
6. Уточнення та оптимізація: Уточніть початкові оцінки параметрів за допомогою bundle adjustment, нелінійної техніки оптимізації, яка одночасно оптимізує параметри камери та 3D-позиції точок калібрувального шаблону.

Інструменти та бібліотеки:

• OpenCV: Комплексна бібліотека комп'ютерного зору з відкритим кодом, що надає функції для калібрування камери, виявлення ознак та оптимізації. Вона часто використовується разом з JavaScript-обгортками для розробки WebXR.
• WebXR Device API: Цей API надає доступ до зображень з камери пристрою, що дозволяє пряму інтеграцію з процедурами калібрування.
• Власні бібліотеки JavaScript: Деякі розробники створюють власні бібліотеки для виявлення шаблонів та розв'язання задачі PnP (Perspective-n-Point) у браузері.

Приклад (концептуальний):

Уявіть, що ви калібруєте камеру смартфона для AR-додатку з розміщення меблів. Ви друкуєте шахову дошку, робите її фотографії з різних кутів і використовуєте OpenCV.js для виявлення кутів. Алгоритм обчислює фокусну відстань та дисторсію камери, що дозволяє додатку точно розміщувати віртуальні меблі на вашому екрані, ніби вони справді знаходяться у вашій кімнаті.

Структура з руху (SfM)

SfM — це техніка, яка реконструює 3D-структуру сцени з набору 2D-зображень. Її також можна використовувати для одночасної оцінки параметрів камери. SfM не вимагає відомого калібрувального шаблону, що робить її придатною для сценаріїв, де калібрувальний шаблон недоступний або непрактичний.

Етапи:

1. Вилучення ознак: Виявлення характерних ознак на кожному зображенні, таких як кути, краї або ознаки SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) чи ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).
2. Зіставлення ознак: Зіставлення виявлених ознак на кількох зображеннях. Це включає знаходження відповідних ознак, які представляють одну й ту ж 3D-точку на сцені.
3. Початкова реконструкція: Вибір двох або більше зображень як початкової точки та оцінка їхнього відносного положення за допомогою оцінки фундаментальної матриці або гомографії.
4. Тріангуляція: Тріангуляція 3D-позицій зіставлених ознак на основі оцінених поз камери.
5. Bundle Adjustment: Уточнення поз камери та 3D-позицій точок за допомогою bundle adjustment для мінімізації помилки репроєкції.
6. Вирівнювання масштабу та орієнтації: Вирівнювання реконструйованої 3D-моделі до відомого масштабу та орієнтації з використанням зовнішньої інформації, такої як дані GPS або ручне введення.

Міркування для WebXR:

• Обчислювальна складність: SfM є обчислювально інтенсивною і може не підходити для застосунків реального часу на пристроях з обмеженими ресурсами.
• Надійність: SfM вимагає надійних алгоритмів виявлення та зіставлення ознак для обробки змін у освітленні, точках огляду та якості зображення.
• Ініціалізація: SfM вимагає хорошого початкового припущення для поз камери та 3D-структури для збіжності до стабільного рішення.

Приклад:

AR-додаток використовує камеру смартфона для зйомки серії зображень кімнати. Алгоритми SfM аналізують ці зображення, ідентифікуючи ключові ознаки та їх рух між кадрами. Відстежуючи ці ознаки, алгоритм може реконструювати 3D-модель кімнати та оцінити положення й орієнтацію камери в реальному часі. Це дозволяє додатку накладати віртуальні об'єкти на сцену з точною перспективою та масштабом.

Одночасна локалізація та картографування (SLAM)

SLAM — це техніка, яка одночасно оцінює позу камери та будує карту оточення. Вона широко використовується в робототехніці та автономній навігації, але також може бути застосована у WebXR для відстеження камери в реальному часі та 3D-реконструкції.

Ключові компоненти:

• Відстеження: Оцінює позу камери (положення та орієнтацію) з часом.
• Картографування: Будує 3D-карту оточення на основі даних сенсорів.
• Замикання циклу: Виявляє, коли камера повертається до раніше картографованої області, та коригує карту і позу камери відповідно.

Типи SLAM:

• Візуальний SLAM (VSLAM): Використовує зображення з камери як основний сенсор.
• Сенсорний синтез SLAM: Поєднує дані з кількох сенсорів, таких як камери, IMU (інерційні вимірювальні блоки) та LiDAR (лазерний далекомір).

Виклики для WebXR:

• Обчислювальні витрати: Алгоритми SLAM можуть бути обчислювально дорогими, особливо для застосунків реального часу на мобільних пристроях.
• Дрейф: Алгоритми SLAM можуть накопичувати дрейф з часом, що призводить до неточностей у карті та позі камери.
• Надійність: Алгоритми SLAM повинні бути стійкими до змін в освітленні, точках огляду та геометрії сцени.

Інтеграція з WebXR:

• WebAssembly (WASM): Дозволяє запускати обчислювально інтенсивні алгоритми SLAM, написані на C++ або інших мовах, безпосередньо в браузері.
• Web Workers: Дозволяє паралельну обробку для перенесення обчислень SLAM в окремий потік, запобігаючи блокуванню основного потоку.

Приклад:

Розглянемо веб-гру AR, де гравці досліджують віртуальний світ, накладений на їхнє реальне оточення. Алгоритм SLAM безперервно відстежує положення та орієнтацію пристрою гравця, одночасно будуючи 3D-карту оточення. Це дозволяє грі точно розміщувати віртуальні об'єкти та персонажів у полі зору гравця, створюючи захоплюючий та інтерактивний досвід. Коли гравець повертається до кімнати, яку він раніше досліджував, механізм замикання циклу в системі SLAM розпізнає місце та точно вирівнює віртуальний світ з реальним.

Калібрування на основі навчання

З розвитком глибокого навчання нейронні мережі все частіше використовуються для калібрування камери. Ці мережі можна навчити безпосередньо оцінювати параметри камери з зображень або відео, без необхідності явного виявлення ознак або 3D-реконструкції.

Переваги:

• Надійність: Нейронні мережі можна навчити бути стійкими до шуму, оклюзій та змін в освітленні.
• Наскрізне навчання: Нейронні мережі можуть вивчити весь процес калібрування від сирих зображень до параметрів камери.
• Неявне моделювання: Нейронні мережі можуть неявно моделювати складні дисторсії об'єктива та інші характеристики камери.

Підходи:

• Навчання з учителем: Навчання нейронної мережі на наборі даних зображень з відомими параметрами камери.
• Навчання без учителя: Навчання нейронної мережі для мінімізації помилки репроєкції між прогнозованими 3D-точками та виявленими 2D-точками.
• Самонавчання: Навчання нейронної мережі з використанням комбінації маркованих та немаркованих даних.

Виклики:

• Вимоги до даних: Навчання нейронних мереж вимагає великої кількості маркованих або немаркованих даних.
• Узагальнення: Нейронні мережі можуть погано узагальнювати на нові моделі камер або середовища.
• Інтерпретованість: Може бути важко інтерпретувати внутрішню роботу нейронної мережі та зрозуміти, чому вона робить певні прогнози.

Реалізація у WebXR:

• TensorFlow.js: Бібліотека JavaScript для навчання та розгортання моделей машинного навчання в браузері.
• ONNX Runtime: Кросплатформенний рушій для висновування, який можна використовувати для запуску попередньо навчених нейронних мереж у браузері.

Приклад:

AR-додаток використовує нейронну мережу, навчену на великому наборі даних зображень, знятих різними камерами смартфонів. Мережа вчиться прогнозувати внутрішні параметри камери, такі як фокусна відстань та дисторсія об'єктива, безпосередньо з одного зображення. Це дозволяє додатку калібрувати камеру, не вимагаючи калібрувального шаблону або будь-якої взаємодії з користувачем. Покращена точність призводить до кращого накладення AR та більш захоплюючого досвіду користувача. Інший випадок використання може полягати у використанні синтетичних даних, створених у ігровому рушії, для навчання моделі.

Практичні міркування щодо калібрування камери WebXR

Реалізація калібрування камери у WebXR ставить кілька практичних завдань:

• Продуктивність: Алгоритми калібрування камери можуть бути обчислювально дорогими, особливо на мобільних пристроях. Оптимізація алгоритмів для продуктивності є вкрай важливою для застосунків реального часу.
• Точність: Точність калібрування камери безпосередньо впливає на якість досвіду AR/VR. Вибір правильного алгоритму та ретельний збір калібрувальних даних є важливими для досягнення високої точності.
• Надійність: Алгоритми калібрування камери повинні бути стійкими до змін в освітленні, точках огляду та геометрії сцени. Використання надійних алгоритмів виявлення та зіставлення ознак може допомогти покращити надійність.
• Кросплатформенна сумісність: Застосунки WebXR повинні працювати на різноманітних пристроях та браузерах. Важливо забезпечити кросплатформенну сумісність алгоритмів калібрування камери.
• Досвід користувача: Процес калібрування камери повинен бути зручним та інтуїтивно зрозумілим. Надання чітких інструкцій та візуального зворотного зв'язку може допомогти користувачам точно відкалібрувати свої камери.

Фрагменти коду та приклади (концептуальні)

Нижче наведено концептуальні фрагменти коду з використанням JavaScript та бібліотек, таких як Three.js та OpenCV.js, для ілюстрації процесу:

Базове налаштування (Three.js)

Цей фрагмент налаштовує базову сцену Three.js для AR:

            
// Create a scene
const scene = new THREE.Scene();

// Create a camera
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);

// Create a renderer
const renderer = new THREE.WebGLRenderer({ antialias: true });
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);

// Animation loop
function animate() {
 requestAnimationFrame(animate);
 renderer.render(scene, camera);
}
animate();

            

              
                Copy
              
            
          

OpenCV.js для виявлення ознак (концептуально)

Цей фрагмент (концептуальний через обмеження браузера на доступ до файлів для демонстрації) показує, як використовувати OpenCV.js для виявлення кутів шахової дошки:

            
// Load an image
// Assumes you have an image loaded (e.g., from a <canvas> element)
// const src = cv.imread('canvasInput');

// Mock OpenCV.js function for demonstration purposes
function mockFindChessboardCorners(image) {
  // Simulate finding corners (replace with actual OpenCV.js implementation)
  console.log("Simulating chessboard corner detection on image:", image);
  return { found: true, corners: [[10, 10], [20, 20], [30, 30]] }; // Example corners
}

// Placeholder function for demonstration - Replace with real implementation
async function detectChessboardCorners(src) {
    // Convert image to grayscale
    // let gray = new cv.Mat();
    // cv.cvtColor(src, gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY);

    // Find chessboard corners
    // let patternSize = new cv.Size(9, 6); // Example pattern size
    // let found, corners;
    // [found, corners] = cv.findChessboardCorners(gray, patternSize, cv.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);

    // Simulate (OpenCV needed to be properly used in browser)
    const result = mockFindChessboardCorners(src);
    const found = result.found;
    const corners = result.corners;


    // Clean up
    // gray.delete();

    // Return results
    return { found, corners };
}


// Use the mock function (replace when OpenCV.js is properly setup for image input)
// let {found, corners} = detectChessboardCorners(image);

//console.log("Chessboard corners found:", found, corners);



            

              
                Copy
              
            
          

Важлива примітка: Пряма обробка зображень за допомогою OpenCV.js у браузері вимагає обережного поводження з доступом до файлів та елементами canvas. Наведений вище приклад є концептуальним. Фактична реалізація вимагатиме належного зчитування даних зображення в матриці OpenCV.js.

Застосування параметрів калібрування (Three.js)

Отримавши параметри калібрування, ви можете застосувати їх до камери Three.js:

            
// Assuming you have fx, fy, cx, cy from calibration

// Set the camera's projection matrix
function setCameraProjection(camera, fx, fy, cx, cy, width, height) {
 const near = 0.1;
 const far = 1000;
 const xscale = near / fx;
 const yscale = near / fy;

 const pMatrix = new THREE.Matrix4();
 pMatrix.set(
  xscale, 0, -(cx - width / 2) * xscale,
  0,
  0, yscale, -(cy - height / 2) * yscale,
  0,
  0, 0, -(far + near) / (far - near),
  -1,
  0, 0, -far * near * 2 / (far - near),
  0
 );
 camera.projectionMatrix = pMatrix;
 camera.projectionMatrixInverse.copy(camera.projectionMatrix).invert();
}


// Example usage (replace with your actual values)
const fx = 600; // Example focal length x
const fy = 600; // Example focal length y
const cx = 320; // Example principal point x
const cy = 240; // Example principal point y
const width = 640;
const height = 480;

setCameraProjection(camera, fx, fy, cx, cy, width, height);

            

              
                Copy
              
            
          

Нові тенденції та майбутні напрямки

Сфера калібрування камери WebXR постійно розвивається. Деякі нові тенденції та майбутні напрямки включають:

• Калібрування на основі ШІ: Використання машинного навчання для автоматичного калібрування камер у реальному часі, навіть у складних умовах.
• Периферійні обчислення: Перенесення обчислювально інтенсивних завдань калібрування на периферійні сервери для покращення продуктивності на мобільних пристроях.
• Сенсорний синтез: Поєднання даних з кількох сенсорів, таких як камери, IMU та датчики глибини, для підвищення точності та надійності калібрування камери.
• Оптимізація WebAssembly: Оптимізація коду WebAssembly для алгоритмів калібрування камери для досягнення майже нативної продуктивності.
• Стандартизація: Розробка стандартизованих API та протоколів для калібрування камери у WebXR для полегшення взаємодії між різними пристроями та браузерами.

Висновок

Точне калібрування камери має першорядне значення для створення переконливих та правдоподібних AR/VR-досвідів у WebXR. Розуміючи основні параметри камери та застосовуючи відповідні алгоритми калібрування, розробники можуть створювати застосунки WebXR, які безшовно поєднують віртуальний та реальний світи. Від класичних калібрувальних шаблонів до передових технік SLAM та зростаючого використання ШІ, можливості для досягнення точного калібрування розширюються. У міру розвитку технології WebXR ми можемо очікувати появи ще більш складних та ефективних методів калібрування камери, що ще більше посилить імерсивний потенціал вебу.

Застосовуючи принципи та техніки, викладені в цьому посібнику, розробники по всьому світу можуть розкрити повний потенціал WebXR і створити наступне покоління захоплюючих вебзастосунків.