Tracker caméra vaudou portable L'algorithme d'estimation offre une solution complète automatique et robuste pour estimer les paramètres de l'appareil photo pour les séquences vidéo. Les résultats sont utiles pour de nombreuses applications telles que la production cinématographique, la reconstruction 3D
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Tracker caméra vaudou portable Classement & Résumé

Tracker caméra vaudou portable Mots clés

Tracker caméra vaudou portable La description

Les estimations des paramètres de la caméra et reconstruit une scène 3D à partir de séquences d'images. L'algorithme d'estimation offre une solution entièrement automatique et robuste aux paramètres de la caméra d'estimation pour les séquences vidéo. Les résultats sont utiles pour de nombreuses applications telles que la production de films, la reconstruction 3D ou de codage vidéo. Les paramètres estimés peuvent être exportés vers les logiciels d'animation 3D: 3D Studio Max, Blender, Lightwave, Maya et Softimage. Le suivi de la caméra Voodoo fonctionne très semblables aux trackers de caméras disponibles dans le commerce (migrants match aussi appelés), par exemple 3D-égaliseur par Science-D-Visions, Boujou par 2d3, Matchmover par RealViz, PFTrack par The Pixel Farm, syntheyes par Andersson Technologies, ou VooCAT par Scenespector Systems. S'il vous plaît envisager d'acheter un produit commercial, si vous avez besoin d'un outil de suivi de la caméra avec un soutien professionnel. La méthode d'estimation se composent de cinq étapes de traitement: * Détection automatique des points caractéristiques * Analyse de la correspondance automatique * Suppression des valeurs aberrantes * Estimation incrémentale robuste des paramètres de la caméra * Raffinement final des paramètres de la caméra 1) Détection automatique des points caractéristiques Les points caractéristiques sont détectés avec une précision sous-pixel à l'aide d'un détecteur d'angle. Les points caractéristiques détectés dans l'image courante sont marqués par des croix vertes. points caractéristiques qui sont détectés comme valeurs aberrantes pendant le traitement sont marqués d'une croix rouge. 2) Analyse de la correspondance automatique Les points peuvent être adaptées d'une image à l'autre en choisissant des correspondances qui ont la plus forte corrélation croisée d'intensité d'image pour les régions entourant les points. Les chemins des points caractéristiques sont dessinés en jaune ici. 3) élimination des valeurs aberrantes En raison de désalignements ou d'un objet en mouvement dans la scène quelques-unes des correspondances peuvent être incorrectes. Pour parvenir à une mise en correspondance robuste, on utilise un algorithme d'échantillonnage aléatoire pour détecter les mauvaises correspondances, les valeurs aberrantes appelées. 4) l'estimation robuste des paramètres de la caméra Les paramètres de la caméra sont estimés de façon progressive en utilisant la technique d'optimisation appliquée aux bonnes correspondances, appelée inlier. 5) raffinement final des paramètres de la caméra Enfin, une étape de raffinement est appliquée à tous les paramètres de la caméra de la séquence. Cette étape tente de distribuer l'erreur d'estimation uniformément sur la séquence. Ensuite, les objets virtuels peuvent être intégrés dans la véritable séquence d'images.

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