Nếu tôi chụp ảnh bằng vật dụng ảnh, bởi vậy tôi biết khoảng cách từ máy ảnh đến vật thể, chẳng hạn như mô hình tỷ lệ của một ngôi nhà, Tôi mong biến vấn đề này thành mô hình 3D nhưng mà tôi rất có thể điều khiển bao bọc vì vậy Tôi có thể nhận xét về những phần không giống nhau của ngôi nhà.

Bạn đang xem: Tạo mô hình 3d từ ảnh

Nếu tôi ngồi xuống và suy xét về bài toán chụp nhiều hơn nữa một hình ảnh, hướng nhãn và khoảng chừng cách, tôi sẽ rất có thể tìm ra phương pháp để làm điều này, nhưng, tôi suy nghĩ tôi vẫn hỏi nếu như ai đó có một vài giấy hoàn toàn có thể giúp lý giải thêm.

Ngôn ngữ làm sao bạn lý giải không quan trọng, bởi vì tôi đang tìm bí quyết tiếp cận tốt nhất.

Ngay hiện giờ tôi đã xem xét vấn đề hiển thị ngôi nhà, kế tiếp người dùng có thể hỗ trợ một vài chiều cao, ví dụ điển hình như khoảng cách từ máy ảnh đến đỉnh của phần đó của quy mô và được hỗ trợ đủ điều này để có thể bắt đầu tính toán độ cao cho phần còn lại, đặc biệt là nếu tất cả một hình hình ảnh từ bên trên xuống, sau đó hình ảnh từ những góc ở tư phía, để tính độ cao tương đối.

Sau đó, các bộ phận sẽ yêu cầu phải không giống nhau về màu sắc để giúp tách ra những phần khác nhau của quy mô mà tôi mong mỏi đợi. 


image-processing3dlanguage-agnostic3d-reconstruction3d-model
Nghiên cứu đã đạt được tiến bộ đáng kể cùng ngày nay có thể thu được những hình dạng 3d khá đẹp nhất từ hình hình ảnh 2D. Chẳng hạn, trong công trình xây dựng nghiên cứu vừa mới đây của công ty chúng tôi có title " Tổng hợp làm ra 3D trải qua việc quy mô hóa phiên bản đồ độ sâu đa góc nhìn và bóng với mạng chế tạo sâu " đã tiến một bước phệ trong việc xử lý vấn đề lấy hình dạng 3 chiều từ hình hình ảnh 2D. Trong quá trình của bọn chúng tôi, chúng tôi cho thấy thêm rằng bạn không chỉ hoàn toàn có thể chuyển thẳng từ 2d sang 3 chiều và tất cả được bản dựng lại 3 chiều gần đúng cơ mà còn có thể học bí quyết phân phối các hình dạng 3 chiều một cách kết quả và tạo/tổng hợp những hình dạng 3D. Dưới đấy là hình hình ảnh công việc của bọn chúng tôi cho biết thêm rằng công ty chúng tôi có thể triển khai tái tạo thành 3D trong cả từ một bản đồ hình nhẵn hoặc độ sâu độc nhất (ở mặt trái). Những hình dạng 3D chân thật được hiển thị mặt phải.

*

Cách tiếp cận shop chúng tôi thực hiện nay có một trong những đóng góp tương quan đến khoa học nhận thức hoặc cách thức hoạt động vui chơi của bộ não: mô hình shop chúng tôi xây dựng share các tham số cho tất cả các mô hình dạng thay vì chỉ dành cho một loại. Quanh đó ra, nó có được những biểu diễn nhất quán và tính cho độ không chắc chắn của chính sách xem nguồn vào khi tạo ra hình dạng 3 chiều làm đầu ra. Vì chưng đó, nó hoàn toàn có thể tự nhiên chuyển ra hiệu quả có ý nghĩa tức thì cả so với các đầu vào rất mơ hồ. Nếu khách hàng nhìn vào trích đem vào bài báo của bọn chúng tôi, chúng ta có thể thấy sự văn minh hơn nữa chỉ bằng cách chuyển trường đoản cú hình hình ảnh 2D sang ngoài mặt 3D.


Như đã đề cập, vấn đề là vô cùng nặng nề và hay được gọi là tái tạo đối tượng nhiều chế độ xem . Nó thường xuyên được tiếp cận bằng phương pháp giải quyết vấn đề tái tạo chính sách xem âm nhạc nổi mang đến từng cặp hình ảnh liên tiếp.

Thực hiện tái tạo âm thanh nổi đòi hỏi các cặp hình ảnh được chụp có con số điểm trùng lặp cụ thể của những điểm vật dụng lý. Bạn phải tìm điểm tương ứng thế nào cho sau đó bạn có thể sử dụng phép tam giác nhằm tìm tọa độ 3D của các điểm.

Hình học tập biểu sinh

Tái tạo âm thanh nổi thường được thực hiện bằng phương pháp hiệu chỉnh đầu tiên tùy chỉnh cấu hình máy hình ảnh của bạn để chúng ta có thể chỉnh sửa hình ảnh của mình bằng lý thuyết hình học tập epipolar . Điều này dễ dàng hóa việc tìm kiếm kiếm các điểm tương ứng cũng như các phép tính tam giác cuối cùng.

Nếu các bạn có:

bạn rất có thể tính toán cơ bạn dạng và ma trận thiết yế chỉ sử dụng kim chỉ nan ma trận và thực hiện những lý thuyết này để sửa đổi hình ảnh của bạn. Điều này đòi hỏi một số lý thuyết về những phép chiếu phối phù hợp với tọa độ đồng bộ và cả con kiến ​​thức về kiểu máy hình ảnh pinhole và ma trận camera .

Nếu bạn muốn một thủ tục không cần các tham số camera và hoạt động cho các tùy chỉnh thiết lập máy hình ảnh không xác định, có lẽ rằng bạn yêu cầu xem xét các phương thức mang đến tái tạo âm thanh nổi ko được hiệu chỉnh .

Vấn đề tương ứng

Tìm các điểm khớp ứng là phần cạnh tranh khăn đòi hỏi bạn nên tìm những điểm tất cả cùng ánh sáng hoặc màu hoặc sử dụng những mẫu kết cấu hoặc một số trong những tính năng khác để xác minh các điểm kiểu như nhau trong số cặp hình ảnh. Kỹ thuật cho câu hỏi này hoặc là chuyển động cục bộ bằng phương pháp tìm tìm kết quả phù hợp nhất trong một khu vực nhỏ xung quanh mỗi điểm hoặc toàn cầ bằng cách xem xét tổng thể hình ảnh.

Xem thêm: Tổng Hợp Lịch Khuyến Mãi Mobifone Tháng 6/2021, Lịch Khuyến Mãi Mobifone Tháng 6/2021 Đầy Đủ Nhất

Nếu bạn đã có ma trận cơ bạn dạng , nó sẽ được cho phép bạn chỉnh sửa những hình ảnh sao cho các điểm tương ứng trong hai hình ảnh sẽ bị giới hạn trong một loại (theo lý thuyết). Điều này giúp bạn sử dụng những kỹ thuật địa phương cấp tốc hơn.

Hiện trên vẫn chưa có kỹ thuật ưng ý để giải quyết vấn đề tương ứng, dẫu vậy các cách thức khả thi hoàn toàn có thể thuộc những loại sau:

Lựa chọn thủ công : có một fan chọn điểm phù hợp. Điểm đánh dấu thiết lập cấu hình : đánh dấu vị trí hoặc sử dụng các mẫu/màu ví dụ mà chúng ta có thể dễ dàng xác định. Tổng các khác hoàn toàn bình phương : đem một vùng xung quanh một điểm với tìm cục bộ vùng khớp sớm nhất trong ảnh khác. cắt đồ thị : một kỹ thuật buổi tối ưu hóa thế giới dựa trên về tối ưu hóa bằng lý thuyết đồ thị.

Để thực hiện cụ thể, chúng ta có thể sử dụng Google Scholar để tìm tìm trong tài liệu hiện tại tại. Đây là một trong bài báo được trích dẫn không ít so sánh các kỹ thuật không giống nhau: Một phân các loại và reviews các thuật toán khớp ứng âm thanh nổi nhì khung dày đặc .

Tái thiết các góc nhìn

Khi bạn có các điểm tương ứng, sau đó chúng ta có thể sử dụng kim chỉ nan hình học epipole cho các phép tính tam giác nhằm tìm tọa độ 3D của các điểm.

Toàn bộ quá trình tái tạo âm nhạc nổi này sau đó sẽ được tái diễn cho từng cặp hình ảnh liên tiếp (ngụ ý rằng bạn phải một lắp thêm tự mang lại hình ảnh hoặc ít nhất là loài kiến ​​thức về hình ảnh nào có nhiều điểm ông xã chéo). Đối với từng cặp, các bạn sẽ tính toán một ma trận cơ bạn dạng khác nhau.

Tất nhiên, bởi tiếng ồn hoặc không đúng chuẩn ở từng bước một này, bạn cũng có thể muốn cẩn thận cách giải quyết và xử lý vấn đề theo cách trái đất hơn. Chẳng hạn, nếu như bạn có hàng loạt hình hình ảnh được chụp bao bọc một đối tượng người sử dụng và tạo thành thành một vòng lặp, điều này cung cấp các ràng buộc bổ sung có thể được sử dụng để cải thiện độ đúng mực của công việc trước đó bằng phương pháp sử dụng một cái nào đấy như kiểm soát và điều chỉnh bó .

Như chúng ta cũng có thể thấy, cả tái tạo âm nhạc nổi và đa góc nhìn đều không xử lý được vấn đề và vẫn đã được nghiên cứu tích cực. Các bạn càng ít muốn tuân theo cách tự động hóa thì vụ việc càng được xác minh rõ, nhưng ngay cả trong số những trường hòa hợp này, tương đối nhiều triết lý được yêu ước để bắt đầu.

Lựa chọn vắt thế

Nếu nó phía trong giới hạn của những gì bạn muốn làm, tôi khuyên bạn nên xem xét các cảm biến phần cứng chuyên dụng (chẳng hạn như Kinect của XBox ) thay bởi chỉ áp dụng máy ảnh thông thường. Các cảm biến này sử dụng ánh nắng có cấu trúc, thời hạn bay hoặc một số trong những kỹ thuật hình ảnh phạm vi khác để tạo nên hình ảnh có chiều sâu mà bọn chúng cũng có thể kết hợp với dữ liệu màu sắc từ máy hình ảnh của chính chúng. Chúng ta thực tế giải quyết và xử lý vấn đề tái thiết một cơ chế xem cho chính mình và thường bao hàm các tủ sách và mức sử dụng để ghép/kết thích hợp nhiều chế độ xem.

Tài liệu tham khảo hình học Epipolar

Kiến thức của tớ thực sự khá mỏng trên phần nhiều các lý thuyết, bởi vậy điều tốt nhất tôi hoàn toàn có thể làm là hỗ trợ thêm cho bạn một số tài liệu tham khảo rất có thể hữu ích (theo đồ vật tự liên quan):

Tôi không chắc chắn là tất cả những điều đó hữu ích như thế nào, nhưng hi vọng nó bao gồm đủ những thuật ngữ cùng tài liệu tìm hiểu thêm hữu ích để tìm thêm tài nguyên.


Hãy xem dự án Deadalus , tuy nhiên trang web kia không đựng một tủ đựng đồ với thông tin minh họa về giải pháp, nó đăng một trong những bài báo và tin tức về phương thức làm việc. 

Tôi sẽ xem một bài bác giảng từ một trong những nhà phân tích chính của dự án (Roger Hubbold), và công dụng hình hình ảnh khá xuất xắc vời! Mặc mặc dù là một vấn đề tinh vi và thọ dài. Nó gồm rất nhiều chi tiết phức tạp đề xuất tính đến để có được dao động dữ liệu 3d, lấy ví dụ như thông tin 3d trường đoản cú các bề mặt tường, để heuristic hoạt động như sau: Chụp ảnh với ánh sáng thông thường của cảnh, và sau đó chụp lại hình hình ảnh ở cùng một vị trí với đèn flash tương đối đầy đủ hoạt động, kế tiếp trừ cả nhị hình ảnh và chia hiệu quả cho hình ảnh hiệu chỉnh flash đang chụp trước, áp dụng bộ lọc vỏ hộp cho hiệu quả mới này và sau đó xử lý để cầu tính toàn cục giá trị độ sâu quá trình được giải thích cụ thể trong bài xích báo này (cũng được đăng/tham chiếu trong website của dự án)