首先,我们需要驾车前往要在街景中呈现的地点并实地拍摄。我们会密切关注多种因素,包括各个区域的天气和人口密度,以便确定能够采集到最佳图像的时机和地点。
为了让每张图像都能与其在地图上的位置一一对应,我们会综合车中多个传感器的信号,包括测量 GPS、速度和方向的传感器。这有助于我们再现汽车的确切路线,甚至可以根据需要倾斜并重新调整图像。
为避免 360 度全景照片中出现间隙,相邻摄像机所拍摄的照片都会留一点重叠区,后期我们再将照片“拼接”在一起,制作成 360 度的图像。随后,我们会采用特殊的图像处理算法,以减少“接缝”并实现平滑过渡。
根据街景汽车发出的三条激光束从物体表面反射回来的延时,我们可以计算出建筑物或物体与我们之间的距离,并据此构建出 3D 模型。当用户移到远处的区域时,此 3D 模型就可确定要在该位置为用户呈现的最佳全景图。
第 1 步
首先,我们需要驾车前往要在街景中呈现的地点并实地拍摄。我们会密切关注多种因素,包括各个区域的天气和人口密度,以便确定能够采集到最佳图像的时机和地点。
第 2 步
为了让每张图像都能与其在地图上的位置一一对应,我们会综合车中多个传感器的信号,包括测量 GPS、速度和方向的传感器。这有助于我们再现汽车的确切路线,甚至可以根据需要倾斜并重新调整图像。
第 3 步
为避免 360 度全景照片中出现间隙,相邻摄像机所拍摄的照片都会留一点重叠区,后期我们再将照片“拼接”在一起,制作成 360 度的图像。随后,我们会采用特殊的图像处理算法,以减少“接缝”并实现平滑过渡。
第 4 步
根据街景汽车发出的三条激光束从物体表面反射回来的延时,我们可以计算出建筑物或物体与我们之间的距离,并据此构建出 3D 模型。当用户移到远处的区域时,此 3D 模型就可确定要在该位置为用户呈现的最佳全景图。
区域 | 区 | 时间 |
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{[value.region]} | {[value.districts]} | {[value.datestart| date:'MM/yyyy']} - {[value.dateend| date:'MM/yyyy']} |
受到无法掌控的因素(天气、道路封闭等)的影响,我们的街景拍摄车很有可能停止拍摄,或是出现略微调整。同时请注意,列表上注明的城市实际可能包括街景汽车行驶范围内的各个小城镇。
自 2007 年街景项目在美国启动以来,我们取得了巨大进展,如今我们的 360 度全景照片已覆盖全球七大洲。
肩背式摄像机可以去到街景汽车、街景三轮车、街景手推车或街景雪地车到不了的地方,因而可以将街景采集范围扩大到世界上的更多地方。它采用可穿戴背包设计,在背包顶部装有摄像系统。由于携带极其方便,因此即使是狭窄难行的空间或只有步行才能穿行的地方,我们也可以通过它边走边采集图像。我们用这项摄像技术采集的第一组图集就是沿着亚利桑那州大峡谷崎岖的岩石地形取景的。
一群热爱艺术的 Google 员工希望能将街景技术应用到世界各地的博物馆,于是想到开发一种能够轻松通过博物馆门廊和围绕雕塑品采集图像的系统。初次尝试室内拍摄时,我们将所有必需的设备都安装到了一个更小的机柜中:在手推车上安装摄像系统,组装成手推拍摄车。它不但采集了博物馆内的景观,还将白宫和体育场馆等其他室内场所的景观也都一一记录下来。
还有一个可携带街景摄像机去探索的好地方,那就是滑雪斜坡。我们用了几个周末的时间成功将街景设备组装到了雪地车上,期间使用了一些 2x4s 板材和胶带,多出的硬盘则包裹在滑雪衫中,以抵御寒冷的环境。现在,滑雪者、单板滑雪爱好者和雪地徒步爱好者可以尽情探索惠斯勒黑梳山以及周边旅游胜地起伏不平的雪场地形了。
在窄巷遍布的城市,我们需要考虑使用有足够承载力的车辆来运载街景肩背式摄像机。我们团队发现,印度尼西亚的 Selis Robin 摩托车非常适合用来深入到一些狭窄巷道进行拍摄。于是便推出了这款街景三轮车。我们专门为这款车加装了柱杆,使街景肩背式摄像机更加稳固。