بینایی سه‌بعدی (3D Vision) 🌐

بینایی سه‌بعدی (3D Vision) به تکنیک‌ها و فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که به سیستم‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهند تا اطلاعات بصری سه‌بعدی از محیط یا اشیاء به دست آورند و آن‌ها را تحلیل کنند. در واقع، بینایی سه‌بعدی به سیستم‌ها کمک می‌کند تا دنیای واقعی را به‌صورت سه‌بعدی درک کنند، برخلاف تصاویر دو بعدی که فقط اطلاعات سطحی را ارائه می‌دهند.

بینایی سه‌بعدی به‌ویژه در رباتیک، واقعیت افزوده (AR)، خودروهای خودران و مدلسازی سه‌بعدی کاربردهای زیادی دارد.

اصول بینایی سه‌بعدی:

1. عمق‌سنجی (Depth Sensing) 🌍:

   • عمق‌سنجی فرآیندی است که در آن فاصله هر نقطه از یک شیء تا دوربین محاسبه می‌شود. این اطلاعات عمق به سیستم کمک می‌کند تا ساختار سه‌بعدی دنیای واقعی را بازسازی کند.

2. بینایی استریو (Stereo Vision) 👓:

   • بینایی استریو به استفاده از دو دوربین یا بیشتر برای شبیه‌سازی چشمان انسان و درک عمق در تصاویر اطلاق می‌شود. این تکنیک به سیستم کمک می‌کند تا اختلافات کوچک در زاویه دید دو دوربین را که ناشی از موقعیت‌های مختلف آن‌هاست، تجزیه و تحلیل کرده و عمق هر شیء را استخراج کند.

3. کدگذاری عمق (Depth Coding) 📏:

   • در این روش، اطلاعات عمق به صورت کدگذاری شده به تصویر اضافه می‌شود. به عنوان مثال، تکنولوژی LIDAR (Light Detection and Ranging) از امواج لیزری برای اندازه‌گیری فاصله‌ها استفاده می‌کند و اطلاعات سه‌بعدی دقیق را تولید می‌کند.

4. بازسازی سه‌بعدی (3D Reconstruction) 🏗️:

   • بازسازی سه‌بعدی فرآیند تبدیل داده‌های دوبعدی (مانند تصاویر ویدئویی) به مدل‌های سه‌بعدی است. این کار معمولاً با استفاده از تکنیک‌هایی مانند استریو ویژن، اسکن سه‌بعدی یا چندین تصویر از زوایای مختلف انجام می‌شود.

تکنیک‌های بینایی سه‌بعدی:

1. استریو ویژن (Stereo Vision) 📷:

   • همانطور که در بالا اشاره شد، استریو ویژن از دو دوربین یا بیشتر برای به‌دست آوردن اطلاعات سه‌بعدی استفاده می‌کند. تفاوت‌ها یا شift بین تصاویر گرفته‌شده از زوایای مختلف برای محاسبه عمق و شکل سه‌بعدی استفاده می‌شود.

2. LIDAR (Light Detection and Ranging) 🌈:

   • فناوری LIDAR به‌وسیله انتشار لیزر و اندازه‌گیری زمان برگشت آن، اطلاعات دقیق از فاصله‌های سه‌بعدی را جمع‌آوری می‌کند. LIDAR در خودروهای خودران، نقشه‌برداری سه‌بعدی و آرکیولوژی دیجیتال کاربرد زیادی دارد.

3. کامراهای TOF (Time-of-Flight) ⏱️:

   • دوربین‌های TOF از امواج نور برای اندازه‌گیری زمان برگشت آن‌ها از اشیاء استفاده می‌کنند و بنابراین می‌توانند فاصله‌ها را به‌طور دقیق اندازه‌گیری کنند. این دوربین‌ها برای شبیه‌سازی بینایی سه‌بعدی و حس عمق کاربرد دارند.

4. اسکنرهای سه‌بعدی (3D Scanners) 🔬:

   • اسکنرهای سه‌بعدی برای اسکن دقیق اشیاء و محیط‌ها استفاده می‌شوند تا مدل‌های سه‌بعدی را ایجاد کنند. این اسکنرها معمولاً با استفاده از لیزر، نور ساختاری یا فناوری‌های مشابه، مدل‌های سه‌بعدی بسیار دقیق ایجاد می‌کنند.

5. تصاویر مادون قرمز (Infrared Imaging) 🌡️:

   • استفاده از دوربین‌های مادون قرمز برای تشخیص عمق و ویژگی‌های سطحی به دلیل تفاوت در بازتاب نور در اشیاء مختلف. این نوع تصاویر در تشخیص اشیاء در شرایط نور کم یا محیط‌های تاریک کاربرد دارند.

کاربردهای بینایی سه‌بعدی:

1. رباتیک و کنترل ربات‌ها 🤖:

   • در رباتیک، سیستم‌های بینایی سه‌بعدی به ربات‌ها کمک می‌کنند تا محیط اطراف خود را شبیه‌سازی کرده و برای شناسایی موانع، حرکت به سمت هدف، و تعامل با اشیاء استفاده کنند. این امر در اتوماسیون، دستکاری اشیاء و ربات‌های جراحی کاربرد دارد.

2. خودروهای خودران 🚗:

   • بینایی سه‌بعدی در خودروهای خودران برای شناسایی موانع، تحلیل وضعیت جاده، شبیه‌سازی حرکت و تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده جاده‌ای مانند درختان، دیگر خودروها یا پیاده‌روها استفاده می‌شود.

3. مدلسازی سه‌بعدی و شبیه‌سازی 🎮:

   • در بازی‌های ویدئویی، واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (VR)، بینایی سه‌بعدی برای ایجاد و شبیه‌سازی دنیای سه‌بعدی به‌طور دقیق و جذاب استفاده می‌شود.

4. پزشکی و تصویربرداری سه‌بعدی 🏥:

   • در پزشکی، بینایی سه‌بعدی برای ایجاد تصاویر سه‌بعدی از اندام‌ها و بافت‌ها از داده‌های اسکن مانند CT یا MRI استفاده می‌شود. این کمک می‌کند تا پزشکان بتوانند تصاویری دقیق‌تر از وضعیت داخلی بدن بیمار به‌دست آورند.

5. نقشه‌برداری و مدل‌سازی محیطی 🌍:

   • بینایی سه‌بعدی در نقشه‌برداری و مدل‌سازی محیط‌های واقعی استفاده می‌شود، مانند ایجاد مدل‌های سه‌بعدی از ساختمان‌ها، شهرها یا مناطق جغرافیایی برای تحلیل و برنامه‌ریزی شهری.

نمونه کد برای بازسازی سه‌بعدی با OpenCV:

در اینجا یک نمونه کد ساده برای انجام بازسازی سه‌بعدی با استفاده از تصاویر استریو و کتابخانه OpenCV آورده شده است:

python
CopyEdit
import cv2
import numpy as np

# بارگذاری تصاویر استریو
img1 = cv2.imread('left_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('right_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# ایجاد شی برای مطابقت نقاط کلیدی
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# محاسبه تصویر اختلاف (Disparity Map)
disparity = stereo.compute(img1, img2)

# نمایش نقشه اختلاف
cv2.imshow('Disparity Map', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

این کد از دو تصویر استریو برای محاسبه نقشه اختلاف (Disparity Map) استفاده می‌کند. اختلاف‌ها به ما اطلاعات عمق از تصاویر می‌دهند که به بازسازی سه‌بعدی کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری:

بینایی سه‌بعدی یکی از شاخه‌های پیشرفته بینایی کامپیوتری است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا دنیای واقعی را به‌صورت سه‌بعدی درک کنند و از آن برای کاربردهای مختلف مانند رباتیک، خودروهای خودران، پزشکی، نقشه‌برداری، و شبیه‌سازی‌های دیجیتال استفاده کنند. با پیشرفت فناوری‌های عمق‌سنجی و تکنیک‌های بازسازی سه‌بعدی، این حوزه همچنان در حال رشد است و نقش مهمی در توسعه فناوری‌های نوین ایفا می‌کند.