Có 2 cách để chạy chương trình tạo đám mây điểm “pointCloud_visualize.py”:
Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 47/90
Hình 48 Chạy chương trình pointCloud_visualize.py
- Nếu muốn xem lại kết quả của bất kì đối tượng nào đã lưu trước đó thì mở chương
trình “pointCloud_visualize.py” và chạy nó và chỉnh nội dung có tên “filename” thành tên khác mà trước đó đã tạo đám mây điểm ảnh và lưu trong thư mục “ply”. Cả 2 cách đều tương tự nhau và cho ra mơ hình đám mây như nhau. Đầu vào của chương trình này là ma trận disparity đã tạo ở mục 4.3, ảnh đã được hiệu chỉnh và ma trận Q lấy được ở mục 4.2. Kết quả trả về là định dạng “.ply” với các nội dung bên trong đã được đề cập ở mục 3.4. Giao diện mơ phỏng được thể hiện như hình bên dưới.
Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 48/90
THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ THU ĐƯỢC
Sau thời gian nghiên cứu và thực nghiệm các kết quả thu được:
- Thiết kế và viết chương trình cho giai đoạn thu thập dữ liệu.
- Viết chương trình cho giai đoạn hiệu chỉnh, tính tốn disparity, hiển thị mơ hình
3D.
- Đã thu thập được dữ liệu từ stereo camera. - Đã ghép được các đám mây điểm lại với nhau. - Đã hiển thị đám mây điểm
Đầu tiên nhóm đã thực hiện lại các bước đề cập bên trên và đã thử áp dụng nhiều phương pháp hiệu chỉnh, tính tốn disparity sao cho thu được kết quả tốt nhất. Kết quả được thể hiện như sau: