jiafeng5513/Evision

何を解決するか

Evisionは、カメラキャリブレーション、歪み補正、ディスパリティマッピング、3D再構成、距離測定を含むステレオビジョンの複雑さに対応するバイノキュラー視覚システムです。2台のカメラからの画像処理を構造化されたフレームワークで行い、深度と空間幾何を認識します。

動作方法

このシステムは、メインUIアプリケーション（EvisionSandbox）によって調整されるモジュール型の動的ライブラリの集合として構築されています。いくつかの重要なコンピュータビジョンプロセスを実装しています：

• ステレオマッチング：ELAS（効率的な大規模ステレオマッチング）やADCensusなどのアルゴリズムを使用してディスパリティマップを計算します。
• キャリブレーション：正確な空間マッピングを確保するためのモノクロナールおよびバイノキュラーキャリブレーションツールを提供します。
• 幾何学とトラッキング：PnP（Perspective-n-Point）ソルバーや幾何学的ボディトラッキングを含みます。
• 可視化：再構成された環境を視覚化するための3Dポイントクラウドビューアーを統合しています。
• ハードウェア統合：プロフェッショナルな深度カメラ（ZED、RealSense）からカスタムUSBカメラペアまで、さまざまなセットアップをサポートしています。

対象ユーザー

• ステレオビジョンおよび3D再構成に取り組む開発者や研究者。
• バイノキュラー視覚とカメラキャリブレーションの基礎を学ぶ学生。
• 深度センシングを必要とするロボット工学やセンシングシステムを構築するエンジニア（独自のSDKに依存しない）。

特徴

• 包括的なツールセット：原始的な画像取得、歪み補正から3Dポイントクラウド生成まで、パイプライン全体をカバーします。
• モジュールアーキテクチャ：キャリブレーション、ディスパリティ、トラッキングごとに特定のモジュールに分かれており、保守・拡張が容易です。
• モダンなスタック：最近、Qt6、CMake、vcpkgに移行し、依存関係管理とビルドの安定性が向上しました。
• 将来対応：深層学習ベースのステレオマッチング（例：RAFT-StereoやIGEV-Stereo）の統合を計画したロードマップが存在します。