一. 概述
上一篇文章介紹了 ” Sky Eye 架設指南 ＂ ，闡明 Sky Eye 開發板、晶片規格、架設方式 !! 以及說明該如何適當運用 S32V234 處理器內的核心。
接下來，此文章為 ＂Sky Eye 開發錦囊 (上) ＂，亦為實際開發的篇章(綠色章節)，將開始說明實際開發過程中所遇到的問題，因篇幅關係故先行介紹較為重要的拍攝角度與鏡頭焦距問題 !
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雙目立體視覺技術指南 (前車偵測) - 文章架構示意圖
二. Sky Eye 實作經驗 : 拍攝角度之影響
此小節，說明鏡頭拍攝角度的影響，這裡並非討論說明視覺該架設於什麼拍攝角度之下。理論上，雙目視覺的兩顆鏡頭理應架設於平行，且焦距與拍攝角度需相同，就如同下方示意圖。
雙目立體視覺之鏡頭架設示意圖
實際開發過程中，常常有許多因素會導致架設條件難以達到最佳，像是焦距的調整、架設的平面是否水平，拍攝角度是否一致。而目前遇到影響力最大的莫過於拍攝角度是否一致這個因素，故與此強調說明。依開發經驗而言，較難以察覺之處，就是鏡頭看似平穩架設上去，但微微的角度變化都會影響兩顆鏡頭是否有維持水平，如同示意圖所示，鏡頭僅有微微的移動拍攝角度就會造成特徵點無法維持於同一個水平面，導致算法結果不佳。故建議在畫面上顯示數條基準線，用來幫助開發者確認兩顆鏡頭的影像是否水平 !!
雙目立體視覺之調整拍攝角度 - 實驗結果
三. Sky-Eye 實作經驗 : 鏡頭焦距之影響
在雙目立體視覺中，焦距的長度是決定實際距離的關鍵因素之一，這就代表焦距越長則可視的實際距離則越遠(視差原理)。
說明鏡頭焦距資訊是非常的一個環節，而最直接的方式就是請原廠提供鏡頭相關資訊。但有時候並非能夠輕易取得該資訊，這裡提供一個方式，能夠概略上的估算出鏡頭焦距長度。
(1) 如何反推鏡頭焦距 :
第一步 : 準備量尺與腳架，並將開發板與鏡頭平穩地架設於腳架上。
第二步 : 拍攝照片。(左側與右側鏡頭的影像)
第三步 : 選定一個標定物，使用量尺測量該物件距離。
第四步 : 讀取照片並開啟小畫家，檢視標定物的像素位置，經比較後找到視差值(Disparity)。
第五步 : 由視差原理反推出 " 焦距 f "，如下列公式與示意圖
雙目立體視覺之反推鏡頭焦距之示意圖
(2) 如何定義在特定條件下所需的焦距
同上述視差原理，但換另一種方式思考來推敲焦距。
第一步 : 預設期望的視差值，這裡假設為 2 個像素。
第二步 : 利用視差原理計算，在特定的實際距離內所需的最小焦距長度為和?
這裡假設物體距離為 5米，兩鏡頭距離為 10 公分
運算結果如下…當兩顆鏡頭架設在10公分時，物體在距離鏡頭約五米處能呈現兩個
像素的視差，則所需的最小焦距長度為100
下表為實際距離與兩鏡頭之間距離能呈現 2 個像素視差的最小焦距值表格。從此表得知，若期望在兩鏡頭相距為 30 公分的條件下，並於實際距離 200 米之處能夠成 2 個像素的最小焦距值為1333，若期望視差能有 8 個像素則最小焦距至少須達到 5332以上。(此方式亦適用定義兩鏡頭之間距離為何)
最小焦距值表格之對應表
(3) 焦距與影像尺寸大小關係 :
當處理之影像尺寸改變時，所對應的視差關係會有所改變。依視差公式而論，當影像尺寸改變時，原尺寸的視差會隨之縮小。而理論上，焦距focal 應為固定數值但因影像縮放可視為一種廣義光學成像原理，故須隨著尺寸改變而縮小。
經過上述闡述的內容，相信各位已經了解拍攝角度與鏡頭焦距之影響。當兩顆鏡頭拍攝角度不夠一致時，就無法順利構成視差。而當無法得知正確鏡頭焦距時，則無法正確估算出實際距離，因此這裡也提供了一套方式來解決此問題。 其中發現焦距與影像尺寸的關係，故與此分享給各位 ! 下一篇文章 “ Sky Eye 開發錦囊(下) “，將繼續分享 Sky Eye 開發過程中所遇到問題與迷思 !!
四. 參考文件
[1] 每日頭條網站 - 雙目立體視覺技術的實現
[2] 每日頭條網站 - 雙目立體視覺測量系統應用
[3] 每日頭條網站 - ADAS單目/雙目/三目到底有什麼區別？
[4] 維基百科 - Block-matching algorithm
[5] 論文 - Performance Analysis between Basic Block Matching and Dynamic Programming of Stereo Matching Algorithm
[6] 教材 - Stereo Vision by Professor Fei-Fei Li
[7] 維基百科 - Epipolar geometry
[8] 維基百科 - 單應性
[9] 論文 - A Flexible New Technique for Camera Calibration
[10] 數學工廠 - Camera Calibration 相機校正
[11] CSDN - 雙目測距(雙目標定、雙目校正和立體匹配)
[12] 官方網站 – GNU Octave
[13] 官方網站 – Camera Calibration Toolbox for Matlab
[14] 維基百科 - Hough transform
[15] 論文 - Chong-Wei Li , Jui-Cheng Yen and Hun-Chen Chen, "Safe Driving Monitoring System", June. 2014.
[16] 論文 - Hernán Badino, Uwe Franke, David Pfeiffer, ”The Stixel World - A Compact Medium Level Representation of the 3D-World”, September 2009
[17] 數據邦 - 雙目的終極奧義：Stixel柱狀像素
如有任何相關 雙目立體視覺(Stereo Vision) 技術問題，歡迎至博文底下留言提問 !!
接下來還會分享更多 雙目立體視覺(Stereo Vision) 的技術文章 !!敬請期待 【Sky Eye 開闊未來】 !!
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