文/Nada

先看這個視頻，了解下 I/O 大會 VR 部分總覽：

    

讓我們仔細(xì)分析下其中最有趣的東西（至少我認(rèn)為?。篔ump 虛擬現(xiàn)實拍攝裝置。我們來解析下這個玩意兒，看和之前各種拼接的什么環(huán)視啊什么360°啊到底有什么不同。

首先，Jump 是一個 GoPro 陣列，外形上看和各種 VR 影像公司提供的東西沒什么不同，不過是攝像頭數(shù)量的多寡而已。Google 的產(chǎn)品副總監(jiān)，VR/AR 部負(fù)責(zé)人 Clay Bavor 稱這個東西通過自己去買到的些部件就能拼起來。Google 自己不賣這玩意兒，但他們會放出 CAD 圖紙讓任何想搞的人去生產(chǎn)售賣。下圖是渲染圖，但他們也有實體照片，因此這并非停留在概念的層面：

而且，他們也依舊拿紙糊了一個（8000美金的攝像頭以及8塊錢的紙板）。但在你雄心勃勃地想要自己去生產(chǎn)這個玩意兒開始創(chuàng)業(yè)，上市老總，成為妖股，迎娶白富美，走向人生巔峰之前，你要曉得 GoPro 是要打算從今年開夏賣這個東西的。GoPro 賣這個了粗糧豈能坐視不管？不過總之吧，如果你想要個性化顏色什么的還是可以自己去做吧，塑料版淘寶上肯定馬上能有的啦。不過要注意的就是這個結(jié)構(gòu)的松緊，因為攝像頭的位置是非常重要的。

一眼瞄過來，這個圓形陣列并沒有朝上或朝下的攝像頭，如果按照 GoPro 4 Black 的規(guī)格，這個陣列能捕捉水平360°的畫面，但垂直只有120°。因此，頂上腳下都會丟失60°的可視角度。此外，Jump 乍一看像非立體的單眼攝像機(jī)，每個相機(jī)都對著不同方向。多數(shù) 3D GoPro 相機(jī)有兩個攝像頭對準(zhǔn)某個方向，類似這樣：

當(dāng)有兩個攝像頭對準(zhǔn)某個方向后，你在這個方向上就能給每只眼以不同的畫面，這樣就有了視角差和立體效果。畫面也會有拼接痕跡，因為某個方向的“左”攝像頭離另一個方向的“左”攝像頭有點遠(yuǎn)（顯然，如果不管立體效果，平面相機(jī)的）。圍繞著對于降低拼接痕跡的各種方式，誕生了一個小微行業(yè)。

而這一點就是 Google 這個解決方案的大牛之處：這個看起來像平面相機(jī)組的攝影陣列實際上是立體的。每個攝像頭拍攝的畫面并不是給左眼或者右眼的，這些數(shù)據(jù)可以給兩眼都使用。3D 效果是通過計算機(jī)圖形學(xué)來得到相對的立體位置，再重新映射到你的眼中，因此根本沒有拼接痕跡（理論上）。非常屌，因為這種不到1W美金的半專業(yè)設(shè)備能捕捉流暢的360°3D VR 影片的話，是一個非常大的突破。

工作原理是這樣的：因為軟件知道每兩個攝像頭之間的相對距離、位置，因此只要它能計算出兩個攝像頭之間的場景像素，就能得到場景中某個點的深度。使用這些立體數(shù)據(jù)，你可以通過扭曲某個畫面來得到所謂的“立體垂直”視野：基本上，每個攝像頭拍到的畫面都是正確的視差點（對于以前的那些針對雙目的立體拍攝設(shè)備，只有在雙眼的攝像頭之間的拍攝畫面才有正確的視角差，也就是說越往邊上去，立體感越差）。當(dāng)然，這需要大量的計算，不過誰讓 Google 自己電腦多呢。

當(dāng)你從某個攝像頭的畫面過度到另一個攝像頭的捕捉畫面時，視角會稍微偏一點點。為了連接畫面（或建立3D模型），你從鄰近的攝像頭離找到相匹配的區(qū)域，比如你從 A 攝像頭找到一組像素，然后在 B 攝像頭也去找同樣的一組（這個一組指的是同一個相關(guān)部位，比如同一片樹葉，不同位置攝像頭拍出來的畫面會稍有不同），實際上你是能知道往哪找的（相鄰攝像機(jī)拍出來的圖像差別不會太大），比起那些未校準(zhǔn)的相機(jī)也會極大提升處理速度。目前已存在的拼接軟件比如 Videostitch 或者 Kolor （早前被 GoPro 收購了）由于是通用軟件，會對你的拍攝設(shè)備結(jié)構(gòu)做一些猜測，但如果是類似 Google 這種校準(zhǔn)過的攝像頭，就只需要通過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)算法解決。

當(dāng)你找到匹配的區(qū)域，同時也知道在圖片上這些區(qū)域的距離差，你就能計算出相機(jī)陣列和這個區(qū)域?qū)嵨镏g的距離。如果物體，比如說天空是在無限遠(yuǎn)，那么兩個相鄰相機(jī)照出來的圖片天空部位會非常接近。當(dāng)物體離相機(jī)很近時，物體在畫面上會變大，同時兩個相鄰相機(jī)拍出來的圖像也會有較大距離偏差。具體的偏差完全由物體離攝像陣列的距離決定，因此你可以得到非常精確的物體位置。

更準(zhǔn)確一點，你是在右邊尋找這條對極幾何線。由于 GoPro 鏡頭扭曲得很厲害，這條線實際上是彎的。不過基于這種方式的高效算法也僅只有幾年時間而已，如果想閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，可以到這里（閱讀原文）買。

當(dāng)有了 3D 模型后，你甚至能得到一定的四處看、頭部跟蹤的范圍。不過只有一小部分，而且你沒有任何的垂直視角差。圖像的點理論上都有正確的深度信息，但后面的背景信息你是沒有的，在你垂直移動時會出現(xiàn)問題。（通過差值來填補(bǔ)像素并非完全不可能，但復(fù)雜度也會大很多，而且目前來看也沒這個必要）

這么說起來，好像前景分外光明一片大好啊，但現(xiàn)在問題來了，計算機(jī)圖形并不是靈丹妙藥。當(dāng)通過以上算法來計算差別時，我們默認(rèn)相鄰兩幅圖是相似的，像素是能互相對應(yīng)的。對于沒有鏡面反射的不光滑表面來說，OK沒有問題(技術(shù)用語是朗伯表面)，但只要有發(fā)光閃爍就會出現(xiàn)問題。Google 視頻中的演示是靜態(tài)的，但對于自然界光線復(fù)雜時，對于算法的要求就高了，可能會弄出各種奇怪的或是撕裂或是扭曲變形的圖像狀況。

另外一種明顯的會搞暈?zāi)闼惴ǖ臓顩r就是重復(fù)的圖形，因為算法可能會識別到錯誤的區(qū)域（磚墻啦鎖鏈欄桿啦都是這類技巧的災(zāi)星，當(dāng)然也有一些繞過去的技巧）。此外透明的玻璃啦、沒有紋理的白墻之類的東西啦也不好搞。還有無中生有的一些東西，比如電話線中間的空間：電話線繞了一圈，背景是白墻，那么對于算法來說咦這兩組像素好像啊，肯定是一個物體。但其實什么也沒有，只是電話線圈出來的虛空。壓縮也會帶來高頻錯誤：GoPro 是即時把數(shù)據(jù)壓成 H.264 的，而壓縮質(zhì)量也參差不齊。什么樹葉、鏡頭反射之類的就更別說了。

當(dāng)然，畢竟 Google 從街景時代就一直在做方面的研究，因此積累也很深了 - 而在演示中他們甚至放出了一些算法方面的解決途徑，Bavor 展示了算法追蹤場景得到的等高線輪廓圖：

Google 有可能是通過這種方式來解決上面提到的一些問題的：當(dāng)兩個攝像頭拍攝到的圖片某部分不好吻合時，那么就從這部分周邊通過插值來得到深度數(shù)據(jù)。比如你得到一些完全錯誤的數(shù)據(jù)，比如鏡頭的反射閃光或者假的匹配，就忽略掉并直接采用插值數(shù)據(jù)。當(dāng)然這是一種柔化或者低通的處理方式，而且這幅曲線圖看起來也就是 Google 的算法直接生成的，因為如果你仔細(xì)看會發(fā)現(xiàn)其結(jié)果并不完全匹配真實世界：線條在邊緣處過于光滑（看柱子頂部），而且一直連續(xù)，就好像一條被撐開的大橡皮筋套在整個場景里一樣（雖然聽起來離真實世界差距很大，但你要知道我們對于深度的感知并不僅僅靠的是深度本身的精確性，而避免立體錯誤比起讓深度完全正確要必要得多）。如果這的確是 Google 算法算出來的場景部分，其中一部分尤其彰顯了這個橡皮筋效果：

當(dāng)然無論怎樣都是會有差錯的。而且其實這些場景中都有一些去看就能看到的問題。比如說你去看著右邊中間前景里的一疊木制柱子，當(dāng)視角橫向來回移動時其反光和形狀都發(fā)生了重影、斷裂。

也許這個例子看起來還不是什么大問題，但目前這個系統(tǒng)我們還不知道那些往常的反射、睡眠、重復(fù)圖案、透明等問題如何解決。當(dāng)然，視頻中的演示確實不錯，至少這個系統(tǒng)也會提高制作 VR 攝像裝備的門檻，大概淘汰掉現(xiàn)在業(yè)界八成左右的人吧（當(dāng)然國內(nèi)不一樣，反而會降低門檻，連個 Cardboard 都能拿去上市）。

但使用起來其實也不是那么輕松，畢竟這么大。GoPro 會在夏季發(fā)布官方產(chǎn)品，不過反正 Google 會放出圖紙，希望同時開啟16個攝像頭的方式并不復(fù)雜。Bavor 說曝光會搭配得很好，幀同步應(yīng)該也不是問題。但在幀同步這一方面，我們不確定是意味著半幀時間內(nèi)的同步，還是類似于專業(yè)3D攝像系統(tǒng)的毫秒乃至微秒級的同步。聽說 GoPro3 和 4 無法被硬同步到毫秒或者微秒級，也不知是真是假（GoPro 有這個 3D 系統(tǒng)，但無法選擇 Hero 3 或者 Hero 4）。從內(nèi)容制作者的角度來看，這可能是個問題；因為在半毫秒級別的誤差下，高速運動的物體或者攝像頭都會導(dǎo)致最終拼接畫面的錯誤，同時攝像頭的時鐘可能是石英晶振器容易有漂移現(xiàn)象（千分之一的漂移意味著60fps下每20秒會丟失一幀）。當(dāng)然，對精確度的要求取決于你想要拍攝的場景和對象，但諷刺的是有可能 GoPro 將不再適合用來拍攝高速動作片段了。

而一脈相承的，GoPro 也有明顯的果凍效應(yīng)（Rolling Shutter），GoPro Black 的 4k 影片拍攝幀率為30，那么你會看到30ms左右的果凍延遲。因為拍攝是逐行掃描的，掃描完一個畫面需要33ms的話在這個過程中物體或者攝像頭有移動，就會產(chǎn)生比較明顯的形變。這種形變會如何影響到 Google 的算法？目前不得而知，只有等具體的產(chǎn)品出來了。

當(dāng)然，提高幀率是能降低一些問題，不過最終的可用性如何呢？粗略計算這個攝像機(jī)組每小時的視頻容量將達(dá)430GB：在GoPro Black 里，你可以以 60Mbit 錄制 H.264 壓縮的視頻流，也就是每秒每個攝像頭7.5mb。所有16個攝像頭1個小時就是432GB?？礃幼幽愕挠脖P、SD卡也得準(zhǔn)備一大堆啊，當(dāng)然有摩爾定律在幾年后可能我們也會跨入PB時代了吧。

Bavor 提到這些攝像頭拍攝出的源文件基本上和“5個4k電視”那么大。掐指一算，大概就是20k，或者20480 x 2160。當(dāng)然這是源文件，至于處理后的文件呢？我們知道有大量數(shù)據(jù)是為了建模，實際上是不需要的 - 如果我們把這些 GoPro 排成一排拍攝不去管它們的重疊部分，總共達(dá)到 1510°（94.4° x 16），而顯然我們只需要其中的360°，大概是1/4的樣子，而剩下的3/4都是給算法用來消除誤差用的。

無論如何，對于 Jump，以及在大會上宣布的拍攝+Google 服務(wù)器云計算+Youtube 終端播放（目前已經(jīng)支持4k，360°和60fps視頻，360°3D將會在今年夏天和 Jump 一起發(fā)布），彰顯了 Google 把自己定位成在 VR 內(nèi)容領(lǐng)域的一個大玩家。對于普通人來說，VR 視頻是普及 VR 的最關(guān)鍵接口，Google 看樣子為自己找了個好位置。

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