ステレオグラムの作り方＿実践編１(菜の花畑）

■ステレオグラムのデザインを考えよう

今日はステレオグラムのデザインをします。夢が広がる部分ですね。

まずは深度マップから。

深度マップの色の濃さによって３Dの浮き上がり度合いが変わると分かったときから、やってみたかったことがあります。

ステレオグラムをきれいな風景写真で作ってみたいのですが、浮き上がり度合いが変えられるのなら、風景を前景、中景、後景に分けて表現してみたいのです。前景は白にして一番大きく浮き上がらせて、中景はグレーに、後景は黒に近い灰色にして奥の方にという感じです。

背景には写真を使いますが、その写真にも遠近感をつけたいと思います。

こんな感じ↓

試行錯誤して、前景～空までのバランスを下のようにしました。あと、何も絵がないと寂しいので空に雲でも書いておきましょう。画像サイズは無難そうな1280×720にします。

では、上の深度マップに合わせる背景の写真を準備します。

以前スイカジュースの写真で試した時の感触から、背景写真の横のサイズは128ピクセルぐらいにとどめておいた方が良さそうです。

縦は深度マップのそれぞれ前景・中景・後景・空の高さと同じになるように作ります。

前景の画像

128（横）×64（縦）サイズ

中景の画像

128（横）×144（縦）サイズ

後景の画像

128（横）×92（縦）サイズ

空の画像

128（横）×420（縦）サイズ

これをPythonでくっつけます。

In[1]　#インポートするライブラリ

import numpy as np
import cv2

In[2]　#画像をくっつける

img1 = cv2.imread('画像のPath/ファイル名')
img2 = cv2.imread('画像のPath/ファイル名')
img3 = cv2.imread('画像のPath/ファイル名')
img4 = cv2.imread('画像のPath/ファイル名')
img5 = cv2.imread('画像のPath/ファイル名') pattern_imshape=[1080,128,3]
pattern = np.zeros(pattern_imshape, dtype= img1.dtype)
pattern = cv2.vconcat([img1,img2,img3,img4,img5])
cv2.imwrite(’保存先のPath/ファイル名' , pattern)

できた画像がこちらです。↓

128（横）×720（縦）サイズ

これで深度マップも背景の元も完成しました。

これをステレオグラム化のアルゴリズム（ステレオグラムの作り方_応用編３から変更なし）に放り込んでみます！

■ステレオグラム化

In[1]　#インポートするライブラリ

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

In[2]　#上で作った背景の元を読み込む

pattern = cv2.imread('画像のPath/ファイル名'')
pattern = cv2.cvtColor(pattern, cv2.COLOR_BGR2RGB)

In[3]　#上で作った深度マップを読み込む

img_depth = cv2.imread('画像のPath/ファイル名')
img_depth = cv2.cvtColor(depth_grad, cv2.COLOR_BGR2RGB)

def make_depthmap(shape=(720,1280,3)):
black_img = np.zeros(shape, dtype=np.float64)
depthmap = (black_img + img_depth)/255
return depthmap depthmap = make_depthmap()

In[4]　#ステレオグラム化アルゴリズム適用

def make_autostereogram(depthmap, pattern, shift_amplitude=0.1, invert=False):

  if invert:
depthmap = 1 - depthmap
autostereogram = np.zeros_like(depthmap, dtype=pattern.dtype)   for color in np.arange(autostereogram.shape[2]): 　　　　　　　
for r in np.arange(autostereogram.shape[0]):

  for c in np.arange(autostereogram.shape[1]):
if c < pattern.shape[1]:
autostereogram[r, c, color] = pattern[r % pattern.shape[0], c, color]
else:
shift = int(depthmap[r, c, color] * shift_amplitude * pattern.shape[1])
autostereogram[r, c, color] = autostereogram[r, c - int(pattern.shape[1]) + shift, color]

  return autostereogram

autostereogram = make_autostereogram(depthmap, pattern, 0.3)
plt.imshow(autostereogram)