Saját fejlesztésű "motion-tracking" szoftver készítése grafikus felhasználói felülettel Python környezetben
Az utóbbi évek folyamatos fejlődése az optikai eszközöket sem kerülte el. Azzal párhuzamosan, hogy ma már mobil eszközeink segítségével is kiváló felvételeket tudunk készíteni, a professzionális, nagy felbontású és magas képkockasebességű (FPS) kamerák ára is folyamatosan csökken. Ennek következtében egyre felkapottabbak az olyan mérési eljárások, melyek során dedikált szenzorok alkalmazása helyett, a kísérletről készült videófelvételek feldolgozásával jutnak adatokhoz a mérnökök. A növekvő népszerűség ellenére a videó alapú mozgásanalízis elterjedését nehezíti, hogy a felvételek feldolgozása sokszor körülményes és akár rendkívül időigényes is lehet. Amennyiben valaki nem képes kifizetni a professzionális szoftverek magas licenszdíjait, vagy nem elégedett azok pontosságával vagy testreszabhatóságával, csak saját kód fejlesztésével képes a szükséges adatok kinyerésére.
Jelen dolgozat egy olyan ingyenesen elérhető, nyílt forráskódú, saját fejlesztésű mozgáselemző szoftvert mutat be videóképek feldolgozására, amely precizitásával és kiegészítő funkcióival megfelel a mérnöki elvárásoknak. Az elkészített applikáció grafikus felületének köszönhetően könnyedén használható a programozásban nem jártas mérnökök számára is. A sokoldalú igénybevétel érdekében a szoftver képes több - a felhasználó által a videóban kijelölt - objektum szimultán követésére, majd a rögzített elmozdulás-adatokat felhasználva akár szögelfordulás, vagy méretváltozás számítására. Továbbá, az implementált numerikus differenciáló algoritmusok segítségével az objektumok sebesség- és gyorsulásértékeinek számítása is egyszerűen elvégezhető és exportálható.
A szoftver megvalósítására a Python programozási nyelvet használtam. Az objektumkövető algoritmusokat az OpenCV könyvár segítségével implementáltam, míg a grafikus felület a Qt keretrendszerre épül, amely biztosítja a rendszer platformfüggetlenségét. Emellett a numerikus differenciálást a PyNumDiff könyvtárba beépített algoritmusok segítik.
Az elkészített szoftver hatékonyságát és használatát több saját készítésű videófelvétel elemzésével mutatom be. Ezen felvételek között szerepelnek mechanikai anyagvizsgálatokhoz tartozó videók, nagysebességű kamerás felvételek és emberi mozgás analíziséhez rögzített felvételek. Emellett felhasználok mesterségesen legyártott referencia videóképeket is az általam készített algoritmusok validáláshoz.
A kapott eredmények azt igazolták, hogy a szoftver nagy pontossággal és megfelelő sebességgel képes kinyerni a szükséges kinematikai mennyiségeket a videóképekből. Azon túl, hogy az elkészült applikációt a Műszaki Mechanikai Tanszéken folyó tudományos kutatásokban már most felhasználják, a szoftvert ingyenesen elérhetővé tettem a kutatók számára, és egyúttal tudományos publikációban is ismertetni tervezem.
szerző
-
Floch Kristóf Zoltán
Mechatronikai mérnöki alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulens
-
Dr. Kossa Attila
Egyetemi docens, Műszaki Mechanikai Tanszék
