Fisheye-camera: 360° overzicht versus herkenning
Een 12MP-camera klinkt indrukwekkend. Maar wanneer die 12 megapixels over een extreem breed 360° beeld verdeeld worden, betekent dat niet automatisch dat je op tien meter ieder gezicht kunt herkennen.
“Mijn 12MP fisheye herkent niemand op 10 meter”
Een fisheye-camera heeft een heel ander doel dan een camera met een smallere, meer gerichte kijkhoek.
Volgens de opleiding is een fisheye-camera uitstekend om een grote ruimte overzichtelijk en zonder blinde vlekken vast te leggen.
Maar dat extreem brede beeld heeft ook gevolgen. De beschikbare pixels worden over een zeer groot gebied verdeeld en de kromming van de lens veroorzaakt vervorming.
Daarom moet je vóór de installatie opnieuw dezelfde basisvraag stellen: wil de klant vooral overzicht, of wil hij op afstand personen herkennen?
“Ik heb toch een 12 megapixel fisheye-camera? Waarom kan ik die persoon aan de andere kant van de ruimte niet duidelijk herkennen?”
Eén camera kan een enorme ruimte overzien
Veel overzicht met één camera
Een fisheye-lens is ontworpen om een extreem brede hoek vast te leggen.
Daardoor is deze camera volgens de opleiding bijzonder geschikt voor een groot overzicht zonder klassieke blinde vlekken.
Maar een groot overzicht en veel detail op afstand zijn niet automatisch hetzelfde cameradoel.
Waarom ziet een fisheye-beeld er zo anders uit?
De prijs van extreem breed kijken
Door de sterke kromming ontstaat volgens de opleiding een typisch bolvormig perspectief.
Rechte lijnen kunnen vooral aan de randen sterk gebogen lijken.
Die vervorming is dus geen toevallige fout. Ze hangt samen met de extreem brede beeldhoek waarvoor de lens ontworpen is.
Het midden en de rand zijn niet gelijk
Het midden is het scherpst
Volgens de opleiding is de pixeldichtheid in het centrum van het beeld hoger.
Dat resulteert in een scherper waargenomen beeld.
Objecten in het centrum hebben daardoor een gunstigere positie dan objecten helemaal aan de rand.
Naar de rand neemt de vervorming toe
Hoe verder je van het centrum weg beweegt, hoe lager volgens de opleiding de pixeldichtheid wordt.
Tegelijk neemt de vervorming toe.
Het gevolg: een lagere waargenomen scherpte.
12 megapixel vertelt niet het hele verhaal
Veel pixels
De camera kan een hoge totale resolutie hebben.
Zeer groot beeldveld
Die pixels worden over een extreem breed beeld verdeeld.
Vervorming aan de rand
Richting de buitenzijde van het fisheye-beeld wordt de beeldgeometrie steeds sterker vervormd.
Minder detail per zone
Een hoog totaal aantal megapixels betekent daarom niet dat iedere persoon overal even gedetailleerd verschijnt.
Karen wil haar volledige werkruimte én gezichten zien
Stel dat Karen in haar professionele werkruimte één fisheye-camera laat plaatsen.
Op haar scherm is ze meteen onder de indruk: bijna de hele ruimte staat in één beeld.
Ze ziet deuren, werkzones en bewegingen zonder dat overal verschillende camera's hangen.
Maar later stelt Karen een andere vraag: “Wie was die persoon helemaal aan de andere kant van de ruimte?”
Dan verandert het doel. Een camera die uitstekend is voor totaaloverzicht hoeft niet automatisch dezelfde prestaties te leveren wanneer Karen op grotere afstand gedetailleerde herkenning verwacht.
Overzicht en identificatie zijn twee verschillende vragen
Detecteren
Is er iemand of gebeurt er iets in de ruimte?
Een zeer breed overzicht kan daarvoor bijzonder nuttig zijn.
Herkennen
Wil de klant bepalen of hij een persoon kent?
Dan wordt de hoeveelheid detail op de plaats van die persoon belangrijker.
Identificeren
Moet een persoon echt duidelijk identificeerbaar zijn?
Dan moet het systeem specifiek voor dat doel worden ontworpen.
DORI helpt je vooraf bepalen wat haalbaar is
In hoofdstuk 20 gaan we hier veel dieper op in. DORI staat voor Detect, Observe, Recognize en Identify en helpt de installateur na te denken over het detail dat op een bepaalde afstand nodig is.
Breed overzicht of gericht detail?
Met een varifocale lens kies je veel gerichter je beeld
Dit is een gerelateerd onderwerp uit een later hoofdstuk. Een varifocale camera heeft een ander doel dan een fisheye: je kunt de kijkhoek veel doelgerichter op het gewenste gebied afstemmen.
Achteraf digitaal inzoomen creëert geen ontbrekend detail
Stel eerst deze drie vragen
Hoe groot is de ruimte?
Heb je vooral behoefte aan een zeer breed overzicht van één grote ruimte?
Waar moet detail beschikbaar zijn?
Is alleen aanwezigheid belangrijk, of moet een persoon aan de andere kant van de ruimte herkenbaar zijn?
Is één camera voldoende voor alle doelen?
Overzicht en gerichte herkenning kunnen verschillende cameradoelen zijn.
Gebruik het livebeeld en laat iemand op verschillende posities door de ruimte lopen.
Kijk vooral naar: centrum van het beeld, buitenste zones, afstand tot de camera en het daadwerkelijke herkenningsdoel.
Zo ziet de klant veel sneller waarom 360° overzicht en gedetailleerde herkenning niet automatisch hetzelfde zijn.
“Is die fisheye-camera dan slecht?”
Nee. Als Karen vraagt: “Wil ik in één beeld zien wat er overal in deze ruimte gebeurt?” dan kan een fisheye precies de juiste camera zijn.
Maar vraagt ze: “Wil ik op tien meter een persoon duidelijk herkennen?” dan moet de installateur opnieuw naar kijkhoek, afstand, pixeldichtheid en cameradoel kijken.
Het probleem is dus niet: “fisheye is slecht”.
Het probleem ontstaat wanneer je van één cameratype iets verwacht waarvoor het niet gekozen werd.
De klant hoort: “heel hoge resolutie”.
En trekt daaruit de conclusie: “Dan kan ik overal in het 360° beeld mensen perfect herkennen.”
Maar de opleiding toont dat bij een fisheye de lenskromming en de verdeling van de pixels een belangrijke rol spelen.
Kijk daarom niet alleen naar het totale aantal megapixels. Kijk naar het doel en naar het detail op de relevante plaats in het beeld.
Maar de scherpte is niet overal gelijk.
Het centrum is het scherpst.
Richting de randen: neemt de vervorming toe en daalt de pixeldichtheid en de waargenomen scherpte.
Een hoog totaal aantal megapixels betekent daarom niet automatisch dat iedere persoon overal in het 360° beeld even goed herkenbaar is.
Begin opnieuw bij het cameradoel: overzicht, herkenning of identificatie?