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カフェチームの山本です。
現在カフェチームでは、カメラから取った映像に映っているユーザの骨格や手の位置を検出し、そのユーザがどの商品を取ったかを認識することに取り組んでいます。画像処理によって、関節など（Landmark）が画像上のどこに位置しているのかはわかりますが、実際の空間においてどの位置に存在するかは直接はわかりません。（そのため、例えば、棚に置かれたどの商品を取ったかを判定する、といったことができません。）
前回は、基本的な座標変換と、ワールド座標系とスクリーン座標系との間の変換について調べました。
今回は、画像上の位置（＋奥行き）から、実際の空間における位置に変換するため、行列を利用した計算方法をまとめ、コードを実装しました。また、テストとして3DCG（UnrealEngine）を利用しました。空間に配置したオブジェクトを撮影し、その画像内の座標とデプスから、もとの座標に変換できることを確認しました。
今回と異なる定義を用いている説明もありますので、混乱されないようご注意ください。（複雑、、、）
お詫び
本ページの数式が正しく表示されていません。現在、修正中です。数式まで見たい方はこちらのページをご覧ください。
０．用語の定義
説明にあたって、利用する用語を定義しておきます。
基礎用語
- 座標系：原点と軸のセット。
- 基底（ベクトル）：座標系の各軸の方向を向き、長さ１のベクトル。またはそのセット。
- 位置：空間（平面）中の位置。
- 座標：空間中の位置を、座標系における基底ベクトルの線形和で表現したもの。空間中の同じ位置であっても、座標系によって座標が変わります。
- 回転：座標系の軸における回転。右手系の場合、軸が正となる方向から原点を向いて、左回り（反時計周り）が正です。
- 右手（直交座標）系：下図のように、x軸・y軸・z軸の相対関係が右手の親指・人差し指・中指の向きのようになっています。
- 左手（直交座標）系：下図のように、x軸・y軸・z軸の相対関係が左手の親指・人差し指・中指の向きのようになっています。
左：左手系 右：右手系
画像は https://ja.wikipedia.org/wiki/右手系 より
変換する座標系
- ワールド座標系：基準となる座標系。今回は右手系とします。
- カメラ座標系（ビュー座標系）：実際の空間に存在するカメラの位置を原点として、注視する方向にz軸、z軸に垂直な面における右方向をx軸、下方向をy軸とした座標系。
- 正規スクリーン座標系：カメラ座標系からみた位置を、z=1の平面に透視投影した際の、平面における座標。z軸との交点を原点として、x軸とy軸が元のカメラ座標系と同じ方向。
- スクリーン座標系：正規スクリーン座標系を、カメラで撮影した場合の座標に変換したもの。スクリーンの大きさの1/2分、原点が左上のずれている。画面右方向をu軸（x軸）、下方向をv軸（y軸）とする。また、カメラ座標系のz軸を、スクリーン座標系のz軸とする。u軸（x軸）とv軸（y軸）の単位はピクセル数、z軸の単位はワールド座標と同じです。
１．状況の整理
想定
今回は、以下のような状況を想定しています。
- カメラでRGBイメージとDepthイメージを取得する
- RGBイメージから骨格の座標を検出する（u, v）
- Depthイメージにおける骨格の位置の値を取得する（z）
- スクリーン座標（u, v）+ zを変換し、ワールド座標系における座標（x, y, z）を得る
入出力
入力は以下です。
- カメラのワールド座標系における位置・回転行列 = t, R
- カメラの内部パラメータ行列 = K
- RGB画像上の（スクリーン座標系における）座標 = (u, v)
- Death画像における（=スクリーン座標系における）奥行き = z
出力は以下です。
- 実際の空間（ワールド座標系）における座標 = (x', y', z')
計算
数式としては、以下のようになります。
[latex]\left( \begin{matrix} x' \\ y' \\ z' \end{matrix} \right) = R K^{-1} z \left( \begin{matrix} u \\ v \\ 1 \end{matrix} \right) + t[/latex]
２．コードの実装
今回はPythonを利用して、以下のように実装しました。
import numpy as np
def convert_uvz_to_xyz(u, v, z, R, t, K):
K_inv = np.linalg.inv(K)
# in screen coord
cs = np.asarray([u, v, 1])
cs_ = cs * z
# in camera coord
cc = np.dot(K_inv, cs_)
# in world coord
cw = np.dot(R, cc) + t
return cw３．動作の確認
前準備：座標系の修正
動作を確認するため、3DCGを利用しました。今回利用したソフトウェアはUnrealEngineです。UnrealEngineの座標系は今までの座標系とは異なり、奥方向をx軸(xu)、右方向をy軸(yu)、上方向をz軸(zu)としている左手系です。デフォルトのカメラの位置は原点で、x軸が右方向、y軸が下方向、z軸が奥行き方向になっている右手系です。回転は通常の右手系と同様です．
UnrealEngineの座標系をワールド座標に変換するために、以下のように計算します。UnrealEngine空間のyu軸をx軸に、zu軸の逆方向をy軸に、xu軸方向をz軸に変換します。回転については、修正する必要はありません。
import numpy as np
R_unreal_to_world = np.asarray([
[0, 1, 0],
[0, 0, -1],
[1, 0, 0],
])
def convert_coord_unreal_to_world(cu):
# coord in world
cw = np.dot(R_unreal_to_world, cu)
return cw
def convert_coord_world_to_unreal(cw):
R_unreal_to_world_inv = np.linalg.inv(R_unreal_to_world)
# coord in unrealengine
cu = np.dot(R_unreal_to_world_inv, cw)
return cu用意したデータ
確認用に、以下のようなデータを用意しました。半径の長さ5の球が、12個等間隔に並んでいる空間を、カメラで撮影しました。画像・データは同じカフェチームの宮島が作成しました。スクリーン座標のx・yは、画像に写った各球の一番上の点を目視で計測し（1ピクセル単位）、奥行きはUnrealEngineを利用して取得しました。UnrealEngine座標は、各球の中心の座標です。（そのため、球の半径分ずれています。）
# UnrealEngine座標系におけるカメラの座標
cam_coord = [392, 336, 234]
# カメラの回転角度（カメラ座標におけるx軸、y軸、z軸での回転）
cam_rot = [326, 41, 0]
# カメラの視野角（水平方向）
fov = 90
# スクリーンの画素数（横）
pw = 1280
# スクリーンの画素数（縦）
ph = 720
# カメラ情報（内部パラメータ）
cam_info = (fov, pw, ph)
# 対応する座標の組み合わせ
# uvz(スクリーン座標+Depth), xyz(UnrealEngine座標) の順
coord_set = [
([663, 306, 263], [560, 500, 100]),
([776, 366, 227], [500, 500, 100]),
([935, 453, 189], [440, 500, 100]),
([758, 263, 297], [560, 560, 100]),
([871, 313, 258], [500, 560, 100]),
([1022, 376, 222], [440, 560, 100]),
([661, 402, 291], [560, 500, 50]),
([762, 469, 255], [500, 500, 50]),
([898, 562, 218], [440, 500, 50]),
([748, 354, 324], [560, 560, 50]),
([849, 408, 287], [500, 560, 50]),
([978, 481, 250], [440, 560, 50]),
]変換処理
まず計算に必要な行列などを計算します。
import numpy as np
from numpy import sin, cos, tan
def calc_R(pitch, yaw, roll):
a = np.radians(pitch)
b = np.radians(yaw)
c = np.radians(roll)
R_x = np.asarray([
[1, 0, 0],
[0, cos(a), -sin(a)],
[0, sin(a), cos(a)],
])
R_y = np.asarray([
[cos(b), 0, sin(b)],
[0, 1, 0],
[-sin(b), 0, cos(b)],
])
R_z = np.asarray([
[cos(c), -sin(c), 0],
[sin(c), cos(c), 0],
[0, 0, 1],
])
R = np.dot(R_z, np.dot(R_y, R_x))
return R
def calc_K(fov_x, pixel_w, pixel_h, cx=None, cy=None):
if cx is None:
cx = pixel_w / 2.0
if cy is None:
cy = pixel_h / 2.0
fx = 1.0 / (2.0 * tan(np.radians(fov_x) / 2.0)) * pixel_w
fy = fx
K = np.asarray([
[fx, 0, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1],
])
return K
def calc_t(camera_coord):
return convert_coord_unreal_to_world(camera_coord)
t = calc_t(cam_coord)
R = calc_R(*cam_rot)
K = calc_K(*cam_info)座標変換を実行するコードは以下のようです。
for cs, cu in coord_set:
u, v, z = cs
# 変換によって推定したワールド座標系での座標
cw_ = convert_uvz_to_xyz(u, v, z, R, t, K)
# ワールド座標をUnrealEngine座標に変換する
cu_ = convert_coord_world_to_unreal(cw_)
print(cs)
print(cu_)
print(cu)
print()結果
変換結果は以下のようになりました。データの説明で述べたように球の半径分ずれているものの、正しく変換できていることがわかります。
[663, 306, 263]
[559.7188109 494.31918112 105.32912827]
[560, 500, 100]
[776, 366, 227]
[501.48517357 495.08932364 105.29891533]
[500, 500, 100]
[935, 453, 189]
[441.50938365 494.46925599 105.54380154]
[440, 500, 100]
[758, 263, 297]
[560.89955496 555.37902653 105.23805678]
[560, 560, 100]
[871, 313, 258]
[500.32877983 553.55646597 105.43590216]
[500, 560, 100]
[1022, 376, 222]
[441.62735839 554.71290743 105.2580169 ]
[440, 560, 100]
[661, 402, 291]
[559.74987692 494.47454703 55.4428382 ]
[560, 500, 50]
[762, 469, 255]
[501.32988858 495.44707566 55.40096691]
[500, 500, 50]
[898, 562, 218]
[441.70533822 495.65198943 55.05298057]
[440, 500, 50]
[748, 354, 324]
[560.13304525 554.60091183 55.3397009 ]
[560, 560, 50]
[849, 408, 287]
[500.99864044 554.93584504 55.66660295]
[500, 560, 50]
[978, 481, 250]
[441.85292732 554.27961034 55.01679512]
[440, 560, 50]まとめ
今回は、撮影した画像における点+奥行きが、空間のどの位置に当たるのかを計算する方法を考えました。また、3DCGを利用して、正しく座標を変換できることを確認しました。これによって、骨格検出などで検出した手の位置がわかるため、手にとった商品の棚を判別する、といったことができそうです。
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