Wat is 3D Computer Vision?

Driedimensionaal (3D) computerzicht is een methode om camera's te gebruiken waarmee computers menselijk zicht kunnen emuleren om een ​​3D-beeld te bouwen. Met 3D computer vision gebruikt een computer twee camera's tegelijk - net zoals een persoon twee ogen gebruikt - om een ​​beeld met diepte op te bouwen. Afgezien van het gebruik bij het maken van 3D-beelden en films met opnameapparaten, wordt 3D computer vision ook vaak gebruikt met robotica, waardoor robots echte 3D-omgevingen kunnen vastleggen. Een van de grootste problemen bij het ontwikkelen van dit systeem was ervoor te zorgen dat de camera's correct waren uitgelijnd, maar veel systemen hebben deze techniek geperfectioneerd. Deze methode maakt ook 3D-technologie goedkoper voor de consumentenmarkt, omdat er geen dure beeldprocessors nodig zijn om het 3D-beeld te bouwen.

Om 3D-computer vision te laten werken, moet de computer twee verschillende camera's gebruiken zoals mensen twee ogen gebruiken. Beide camera's nemen vanuit verschillende hoeken een omgeving op of leggen deze vast, waardoor de computer een algoritme kan gebruiken om de beelden te combineren en levensechte diepte te vormen. Computers kunnen ook realtime 3D-beelden vastleggen, zonder dat er veel verwerking nodig is tussen het vastleggen en het 3D-gebouw. Dit maakt 3D-computerzicht nuttig voor de gaming-, film- en opnamemarkt.

Afgezien van het gebruik van 3D-computer vision om afbeeldingen en films te maken, wordt deze methode ook vaak gebruikt in robotica, vooral met robots die zijn gemaakt om te bewegen en te communiceren met een omgeving. Door de twee camera's te gebruiken, kan de robot de diepte van een omgeving begrijpen, waardoor hij beter in staat is met andere objecten te werken en fysieke obstakels zoals gaten en stoten te overwinnen. Robotbeweging is ook vloeiender vanwege dit begrip van diepte.

Het grootste probleem bij het maken van 3D-computerzicht was het uitlijnen van de twee camera's zodat ze als ogen zouden werken. Veel van de eerste systemen die deze technologie gebruiken, konden de camera's niet uitgelijnd krijgen, dus beelden kwamen wazig of op incoherente manieren samen. Vanaf 2011 hebben veel systemen dit probleem opgelost en sommige zijn beschikbaar voor consumenten.

Vóór 3D-computervisie waren er 3D-beeldprocessors die dezelfde taak konden vervullen, namelijk het maken van beelden en het combineren van diepte. Het grote probleem met deze techniek is dat beeldprocessors duur zijn, waardoor ze grotendeels ontoegankelijk zijn voor de consumentenmarkt. Kosten zijn niet zozeer een probleem voor 3D-computer vision, omdat het combineren van de afbeeldingen vrij eenvoudig is. Hierdoor kan de consumentenmarkt genieten van 3D-technologie zonder een groot prijskaartje.