В конце января компания Intel объявила о выпуске новой серии 3D-камер RealSense D400, состоящей из двух моделей — D415 и D435. В последнее время мы так мало говорим о технологии Intel RealSense, что, пожалуй, стоит воспользоваться поводом и поговорить о новинках поподробнее — тем более, что приятные новости имеются также и по части программного обеспечения.
Intel RealSense — это программно-аппаратная технология получения и обработки трехмерных изображений, то есть изображений, в которых плоская RGB-составляющая дополнена картой глубины — расстояний от каждой точки фото до камеры. Для использования этой технологии требуются:
- камера RealSense. За время существования технологии их было выпущено несколько, актуальные сейчас модели: предыдущего поколения — SR300 и текущего — только что представленные D400;
- набор программного обеспечения, драйверов и библиотек Intel RealSense SDK. SDK поддерживает платформы Linux, Windows и MacOS и теперь является open source продуктом (что и есть приятная новость); бинарники и исходный код публикуются на сайте GitHub.
Новые 3D-камеры выполнены на базе последней модели процессора RealSense — D4. Для мобильных устройств доступен уменьшенный встраиваемый вариант процессора — D4m с несколько урезанными характеристиками и интеграцией посредством интерфейса MIPI. К слову сказать, Intel готова предоставлять разработчикам и производителям не только «коробочные» решения RealSense, но и компоненты: процессоры D4/D4m или модули глубины D400.
Встраиваемый модуль глубины D400
В предыдущих сериях камер RealSense они разделялись на короткофокусную, обращенную пользователя и более длиннофокусную, смотрящую в мир — для более эффективного использования в приложениях. Камеры серии D400 сделаны более универсальными. D415 дает более четкую картинку, но имеет меньшее быстродействие и более удаленное минимальное расстояние. D435 больше подходит для AR/VR применения, поскольку ее глобальный затвор лучше работает с быстро движущимися объектами. Более подробные характеристики камер приведены в таблице.
| D415 | D435 | |
|---|---|---|
| Применение | Помещение / вне помещений | |
| Определение глубины | Двойной ИК-луч | |
| Тип затвора | Скользящий | Глобальный |
| Размер пиксела | 1.4 х 1.4 мкм | 3 х 3 мкм |
| Размер поля глубины | 63.4° x 40.4° | 85.2° x 58° |
| Разрешение поля глубины | 1280 x 720 | |
| Параметры RGB-потока | 1080p @ 30 FPS | |
| Диапазон глубины | 0.16 – 10 м | 0.11 – 10 м |
| Размер камеры (Ш х Г х В) | 99 x 20 x 23 мм | 90 x 25 x 25 мм |
Где могут применяться технология RealSense? Вариантов очень много. Тут и упоминавшиеся уже AR/VR приложения, автономная робототехника и компьютерное зрение, распознавание лиц, обработка и сегментация видеопотока «на лету», трехмерное сканирование и многое-многое другое. Область применения технологии ограничивается только вашей фантазией — в качестве оригинального примера можем привести фитнес-трекер Naked, где с помощью RealSense система получает «карту» тела для расчета нагрузок и последующей его корректировки. С другими примерами можно ознакомиться, скажем, в отчете о домашнем тестировании RealSense, которое мы проводили в 2016 году.
Мы знаем, что за время существования Intel RealSense многие разработчики открыли для себя мир «цифровой реальности» с ее помощью. Технология совершенствуется, и мы приглашаем новых энтузиастов ее попробовать.
Камеры Intel RealSense D400 уже доступны для предзаказа по цене $179 за модель 435 и $149 за модель 415.
Комментарии (5)
Pavel9860
06.02.2018 09:05Делал 3d сканирование с цветом на 1 и 2 Kinect, использовал scanect, с остальным софтом полное сканирование со всех сторон не получалось. Сканировал людей и небольшие предметы. Результаты с 1 кинектом были не очень хорошие, главным образом из-за слабой RGB камеры. Изображения получались блеклыми и смазанными. С распознаванием глубины проблем особых не было, на клавиатуре ноутбука были видны клавиши в объеме, хотя поверхности вместо ровных были сильно шероховатыми. Волосы и детали лиц в 3d получались вполне неплохо для печати в масштабе 1:10. Kinect 2 отличался, насколько понимаю, нелинейным распознаванием глубины, в так что носы у фигурок были как у буратин, длинные и тонкие. На счет использование фотокамер — ни разу не видел, чтобы по фотографиям получалось качество 3D сканирования сложных объектов, сопоставимое с Kinect.
Так что мое мнение — Realsense хорошо подойдет для бюджетного 3d сканирования с цветом, гораздо лучше чем по фото. Наверное придется поэкспериментировать с софтом, не все программы позволяют сканировать сложные объекты.
DROS
06.02.2018 09:34Вот Вам пример того, что можно получить с помощью фотографий — habrahabr.ru/post/339464
DROS
Вот мне, например, интересна тематика 3D-сканирования. Но насколько я помню, с прошлыми камерами результат был очень так себе. Насколько лучше дела обстоят с представленными выше новинками?
Пока что лучшие результаты дает технология фотограмметрии, но там и принцип совершенно другой. Здесь же изначально идет сенсор глубины с которым, по идее, все должно быть куда как веселее в плане конечно результата.
Не планируется ли написание статьи (или нескольких) непосредственно об использовании этих камер в качестве 3D-сканеров? Потому, что хотелось бы сразу определиться, какие возможности есть у данного железа и стоит ли его покупать? Или продолжать пользоваться не заточенной под 3D-сканирование зеркалкой?