色を変更する

前回はランダムドットステレオグラムをグレースケールで表示させていた。これがなんか昔のテレビの砂嵐みたいで怖い。

Matplotlibにはグレースケール以外にもいろいろなカラーマップがあるので変更してみた。

plt.imshow(stereogram, cmap='spring')

貞子感がなくなってだいぶPOPになった。イイネ。

深み

前回は立体パターンの深度マップを2値で作成していた。これではいろんな意味で深みがない。
深度マップを連続的な数値にすることで立体の浮かび上がらせる程度を調整することができる。

ためしに下のようなパターンを準備した。

def make_depthmap(shape=(400, 600)):
    depthmap = np.zeros(shape, dtype=np.float)
    cv2.circle(depthmap, (200, 100), 50, (255 ,255, 255), -1)
    cv2.circle(depthmap, (400, 100), 50, (200 ,200, 200), -1)
    cv2.circle(depthmap, (300, 200), 50, (155 ,155, 155), -1)
    cv2.circle(depthmap, (200, 300), 50, (100 ,100, 100), -1)
    cv2.circle(depthmap, (400, 300), 50, (55 ,55, 55), -1)
    return depthmap

左上からZ順に暗くなっていくパターン。これでRDSを作成してみる。

すごいぞ。深度マップの暗さに応じて、飛び出し具合が変わっている。
こんなパターンでもやってみた。

def make_rectangle_depthmap(shape=(400, 600)):
    depthmap = np.zeros(shape, dtype=np.float)
    for i in range(16):
        c = 255 - i * 16
        cv2.rectangle(depthmap, (100+i*25, 100), (125+i*25, 300), (c, c, c), -1)
    return depthmap

結果がこちら

階段みたいに見える。イイネ。

おわり

次回は写真（2次元画像）から深度マップを作成して、普通の写真を立体視できるようにしたい。
ランダムドットステレオグラマーになりたい。

追記

続編を書きました。

機械学習による深度推定で2Dの写真からオリジナルのランダムドットステレオグラム(RDS)を作成する