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【Tutorial】一起走進 ROS 的世界吧(4) — 視覺辨識篇

   
作者:Sco Lin

經過前幾篇寫的 ROS 心得文,相信大伙兒都很懂為什麼 Simple Care 要挑 ROS 繼續玩下去了吧!這一篇主要在寫 ROS 上的 2D 影像進行視覺辨識,這方面可能連網紅都比小弟還清楚要怎麼玩。先看看下圖的那個白框:

(圖片來源:Sco提供)

如果加上 Machine Learning,就會在框邊出現影像辨識後物體的資訊或名稱;若是在 ROS 上,就能用一般的 WEBCAM+OpenCV 完成這個有趣的實驗。但我們這篇就不實驗,因為在ROS by Example 的第十章已經寫的很清楚了(ROS by Example 這本書超讚的,提供的是 PDF 檔)。

不過這本書有些 example code 已經失效了,ROS 近幾年來有些變化,所以您如果看到這篇文章後打算明年再研究,也許 code 不會動,但會需要做一些修改;也有可能我們之後玩到 ROS 2.0,但您得為了先前的 code 解一大堆坑,所以還是趕快跟上吧!

ROS 視覺判斷需搭配 3D 感測器

我想做一台 ROS 小車,要用來做跌倒判斷或是特別的視覺判斷,其所需的是 3D 感測器,例如 ROS by Example 的 10.9 節寫的 OpenNI and Skeleton Tracking,這用一般的 2D 感測器(WEBCAM)是做不到的。

如果我們用 2D 人臉辨識,於門禁辨識率達到 90% 以上,那就代表著麻煩大條了!因為我拿您帥帥/美美的照片到您家門口機辨識就能自由進出。然而,3D 感測器就解決了這個問題,它除了有 RGB 的影像資訊外,還多加了一個 D,也就是深度感測,這樣一來,我拿著您的照片到您家門口機辨識,它就不會願意開門讓我進去了。

這也是為什麼目前機器人都用 3D 感測器,連 Amazon 也用這個來做倉庫管理機器人,當然大家熟知的Apple Face ID 大伙早就玩到翻掉了,中國的 3D POS 機讓支付寶刷臉,就是靠 3D 感測器。現今 3D 感測器有三種主流方案:結構光、ToF 與雙目,但這篇主要在講怎麼玩。

很不巧地,我手上沒有 3D 感測器,但很想要用 Intel Realsense、Microsoft Kinect 或 Asus Xtion,之後在 Simple Care 版上求救後,由 MakerPRO 歐大那收到一個 Realsense,但是這個 Realsense 要有 3.0 才能用,而且插上 3.0 的 PORT 之後,在 VMWARE 有時還會斷線。我爬文之後才發現,原來手上這顆 RealSense R200 耗電流較大,需要用一個外掛電源的 USB 3.0 集線器才行。

3D 感測器大冒險

由於這篇是在 PC 上 VMWARE 操作,所以 Windows 一定要抓的到 USB 3.0,如下圖所示:

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Ches拔(Sco Lin)

Author: Ches拔(Sco Lin)

兩個男孩的爸爸、下班變身孩子王、衝浪閱讀與coding、PM擔當RD魂。

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1 Comment

  1. LIPS(www.lips-hci.com)的深度攝影機也有支援ROS!

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