?? 導語

3D目標檢測是根據(jù)物體的形狀、位置和方向來識別和定位物體的任務(wù)。在2D目標檢測中，被檢測到的物體僅表示為矩形邊界框。3D目標檢測任務(wù)通過預測物體周圍的包圍框，可以獲取物體的三維位置信息。

3D目標檢測在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。一些常見的用途包括：
?? 機器人技術(shù)
?? 自動駕駛車輛
?? 醫(yī)學影像

MediaPipe Objectron是由Google的MediaPipe團隊開發(fā)的計算機視覺流水線，可以使用Objectron數(shù)據(jù)集實時實現(xiàn)3D目標檢測和跟蹤。該數(shù)據(jù)集包括自行車、書籍、瓶子、相機、谷物盒、椅子、杯子、筆記本電腦和鞋子等9種物體。

該流水線使用在合成數(shù)據(jù)上訓練的機器學習模型來估計場景中物體的三維包圍框和姿態(tài)。它接收來自相機或視頻流的一系列幀作為輸入，并輸出一系列的3D目標檢測和跟蹤結(jié)果。Objectron利用相機校準、三維物體模型和深度估計等技術(shù)組合，實現(xiàn)了高精度的3D目標檢測。

??MediaPipe實現(xiàn)3D目標檢測跟蹤算法原理

1. 數(shù)據(jù)集和模型訓練：數(shù)據(jù)集收集和標注：使用Objectron數(shù)據(jù)集，其中包含了物體的圖像和相應(yīng)的3D邊界框和姿態(tài)標注。模型訓練：使用機器學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過輸入圖像進行訓練，學習預測物體的3D邊界框和姿態(tài)。
2. 相機校準：
   • 內(nèi)部參數(shù)估計：使用相機標定板等方法，通過觀察2D圖像中已知尺寸的物體，估計相機的內(nèi)部參數(shù)，如焦距和主點坐標。
   • 外部參數(shù)估計：通過相機標定板的位置和姿態(tài)，結(jié)合已知的世界坐標系中的點與其在圖像中的對應(yīng)關(guān)系，估計相機的外部參數(shù)，包括相機的位置和姿態(tài)。
3. 特征提取和匹配：
   • 特征提?。菏褂锰卣魈崛∷惴ǎㄈ鏢IFT、ORB、SURF等），從圖像中提取關(guān)鍵點或特征描述符。
   • 特征匹配：通過匹配不同幀之間的特征點或特征描述符，找到相應(yīng)的匹配點對。
4. 3D邊界框和姿態(tài)估計：
   • 相機投影：通過將2D圖像坐標轉(zhuǎn)換為歸一化設(shè)備坐標，將圖像坐標與相機的內(nèi)部參數(shù)關(guān)聯(lián)起來。
   • 三角測量：通過對匹配的特征點或特征描述符進行三角測量，估計物體在3D空間中的位置。
   • 姿態(tài)估計：通過對物體的3D點進行旋轉(zhuǎn)和平移操作，將物體的姿態(tài)（旋轉(zhuǎn)角度）估計出來。
5. 目標跟蹤：
   • 特征匹配：通過在相鄰幀之間匹配特征點或特征描述符，找到物體在不同幀之間的對應(yīng)關(guān)系。
   • 運動模型：使用運動模型來預測物體在下一幀中的位置和姿態(tài)。
   • 濾波算法：使用濾波算法（如卡爾曼濾波器、擴展卡爾曼濾波器等）來平滑和修正跟蹤結(jié)果。
6. 結(jié)果輸出：輸出3D邊界框和姿態(tài)信息：根據(jù)估計的物體位置、尺寸和姿態(tài)，生成輸出結(jié)果，包括物體的3D邊界框的中心坐標、寬度、高度以及旋轉(zhuǎn)角度等信息。

??安裝MediaPipe和OpenCV

pip install mediapipe
pip install opencv-contrib-python

下面我將使用MediaPipe在圖像幀中檢測3D物體，并使用OpenCV繪制其周圍的三維邊界框。

?? 使用MediaPipe實現(xiàn)3D目標檢測

import cv2
import mediapipe as mp
import time

mp_objectron = mp.solutions.objectron
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

首先，我們需要導入Objectron解決方案和繪圖工具，以便檢測和繪制物體的3D邊界框。

cap = cv2.VideoCapture(0)

然后，我們可以打開視頻捕獲設(shè)備。這將打開計算機上的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，并將攝像頭捕獲的視頻存儲在cap變量中。

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')

通過Objectron方法，我們可以對3D目標檢測算法進行不同的配置。

• static_image_mode: 基于我們將使用圖像或視頻進行3D檢測（對于圖像為True，對于視頻為False）
• max_num_objects: 定義我們想要在其周圍繪制邊界框的最大可識別對象數(shù)。
• min_detection_confidence: 檢測給定類別所需的閾值。
• min_tracking_confidence: 在跟蹤物體時避免誤報的閾值
• model_name: 定義我們將在3D目標檢測模型中使用哪個類別，可以是’Cup’、‘Shoe’、‘Camera’或’Chair’。

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()

當我們通過這個過程時，無法對圖像進行寫入操作（image.flags.writeable = False），這會稍微提高性能。

然后，我們可以檢查圖像幀中是否存在任何檢測結(jié)果。如果有，我們可以繪制2D邊界框的標記點，并通過添加附加軸來獲取3D邊界框。通過旋轉(zhuǎn)，我們可以得到物體在圖像幀中的旋轉(zhuǎn)情況，然后我們還將指定物體在圖像幀中的平移情況。

在結(jié)果中，我們可以獲得3D物體檢測結(jié)果。當我們打印它時，我們可以得到帶有x、y、z軸的標記點，這些是檢測到的物體的中心點，我們還可以以數(shù)組的形式獲得檢測到的物體的旋轉(zhuǎn)、平移和縮放情況。

Results:

??當我們將3D邊界框與2D邊界框進行比較時，存在額外的參數(shù)。?? 2D目標檢測：

• 邊界框中心的X坐標
• 邊界框中心的Y坐標
• 邊界框的寬度
• 邊界框的高度

?? 3D目標檢測：

• 邊界框中心的X坐標
• 邊界框中心的Y坐標
• 邊界框中心的Z坐標
• 邊界框的寬度
• 邊界框的高度
• 邊界框的長度
• Roll角度表示繞X軸的旋轉(zhuǎn)
• Pitch角度表示繞Y軸的旋轉(zhuǎn)
• Yaw角度表示繞Z軸的旋轉(zhuǎn)

??Mediapipe實現(xiàn)自動駕駛功能

我使用了Mediapipe編寫了一個小功能，與自動駕駛相關(guān)。該功能以第三人稱視角為基礎(chǔ)（類似于極品飛車游戲），通過分析車輛與行人之間的距離，來判斷是否可能發(fā)生碰撞，并相應(yīng)地引導汽車進行停車或轉(zhuǎn)向的動作。

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)

# 車輛狀態(tài)類
class CarState:
    def __init__(self):
        self.position = None
        self.rotation = None

# 行人狀態(tài)類
class PedestrianState:
    def __init__(self, position):
        self.position = position

# 避障系統(tǒng)類
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:
                # 在這里實現(xiàn)碰撞檢測邏輯
                # 根據(jù)車輛和行人的位置進行碰撞檢測
                if pedestrian.position is not None:
                    distance = calculate_distance(self.car_state.position, pedestrian.position)
                    if distance < 2.0:  # 示例：定義碰撞距離為2米
                        return True
        return False

# 輔助函數(shù)：計算兩個點之間的距離
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

# 自動駕駛系統(tǒng)類
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)

        # 對車輛進行檢測和姿態(tài)估計
        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)

        # 對行人進行檢測和姿態(tài)估計
        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)

        # 更新避障系統(tǒng)的車輛狀態(tài)和行人狀態(tài)
        self.obstacle_avoidance_system.update_car_state(car_position, car_rotation)
        self.obstacle_avoidance_system.update_pedestrians(pedestrian_positions)

        # 檢測碰撞
        if self.obstacle_avoidance_system.check_collision():
            # 在這里實現(xiàn)避免碰撞的控制邏輯
            # 示例：停車和避讓行人
            control_command = ControlCommand(0.0, 0.0)  # 停車
        else:
            # 在這里實現(xiàn)正常行駛的控制邏輯
            # 示例：設(shè)定一定的車速和轉(zhuǎn)向角度
            control_command = ControlCommand(0.5, 0.0)

        # 在圖像上顯示控制指令
        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
        
#主函數(shù)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()

#主函數(shù)
if name == 'main':
    main_controller = MainController()
    main_controller.run()

這段代碼是一個基于媒體管道（MediaPipe）的自動駕駛系統(tǒng)的簡單實現(xiàn)。以下是代碼的詳細思路：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-484177.html

1. 導入所需的庫，包括cv2、mediapipe和time。
2. 初始化MediaPipe的對象：Objectron和Holistic，用于檢測和跟蹤車輛和行人。
3. 定義了三個類：CarState、PedestrianState和ObstacleAvoidanceSystem，分別表示車輛狀態(tài)、行人狀態(tài)和避障系統(tǒng)。
4. ObstacleAvoidanceSystem類包含了更新車輛狀態(tài)和行人狀態(tài)的方法，以及碰撞檢測的方法。
5. 輔助函數(shù)calculate_distance用于計算兩個點之間的距離。
6. AutonomousDrivingSystem類是自動駕駛系統(tǒng)的主要類，包含了處理每幀圖像的方法。
7. process_frame方法中，首先將幀轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間，并通過Objectron檢測和估計車輛的位置和旋轉(zhuǎn)。
8. 然后通過Holistic檢測和估計行人的位置。
9. 更新避障系統(tǒng)的車輛狀態(tài)和行人狀態(tài)。
10. 進行碰撞檢測，如果發(fā)生碰撞，執(zhí)行停車和避讓行人的控制邏輯；如果沒有碰撞，執(zhí)行正常行駛的控制邏輯。
11. 在圖像上顯示控制指令，包括車速和轉(zhuǎn)向角度。
12. 最后，將處理后的幀顯示在窗口中，直到按下鍵盤上的"q"鍵退出。
13. 主函數(shù)MainController初始化自動駕駛系統(tǒng)，并運行主循環(huán)。

到了這里，關(guān)于Mediapipe實時3D目標檢測和跟蹤（自動駕駛實現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！