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Visão computacional. Imagens de profundidade (Range images) Codifica a forma e a distância.

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Apresentação em tema: "Visão computacional. Imagens de profundidade (Range images) Codifica a forma e a distância."— Transcrição da apresentação:

1 Visão computacional

2 Imagens de profundidade (Range images) Codifica a forma e a distância

3 Sensor ativo de luz e distância Single sensing element scans scene – only one viewpoint Laser light reflected off surface and returned Phase shift codes distance Brightness change codes albedo

4 Sensor com luz estruturada

5 Forma a partir de tons (shape from shading) Tianzi Jiang, 1999

6 Reconstrução por imagens de intensidada de cor

7 O problema de calibração de câmera –Ache [ K ] e [R T] –Dados pares de pontos [P] e [p] Padrões com pontos em posições conhecidas

8 Formulação Matemática: Pontos da cena Pontos da imagem. Função de projeção (não-linear) TSAI, Roger Y. An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3D Machine Vision. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Miami Beach, FL, pp , TSAI, Roger Y. A Versatile Camera Calibration Technique for High- Accuracy 3D Machine Vision Cameras and Lenses. IEEE Journal, Vol. RA-3, No. 4, pp , ZHANG, Zhengyou. A Flexible New Technique for Camera Calibration. Microsoft Research. Technical Report MSR-TR-98-71, dezembro (http://research.microsoft.com/~zhang)

9 Correspondência Com características -

10 Problema: oclusão -

11 Problema: Falta de características - Ovo de avestruz num tabuleiro

12 Sistema utilizado 2 cameras e 1 projector (rápido) 1 camera que move e1 projetor (lento)

13 Imagens capturadas para correspondência esquerdadireita slide positivo slide negativo

14 Onde está o ponto na outra imagem? u u

15 Uma solução: (u,v) 2 coordinadas O dobro de fotos!

16 Geometria epipolar eye l P eye r PlPl plpl x cl y cl z cl x cr y cr z cr prpr PrPr elel erer Linha Epipolar Linha Epipolar

17 Correspondencia epipolar

18 Reconstrução: idéia

19 Dados capturados

20 Modelo do cilindro axis of the points p i : covariance matrix: centroid:

21 Medidas

22 Quais são os problemas? 2D: –Capturar e reconhecer feições (extração de arestas e cantos) –Ajustar modelos a estas feições (ajuste de linhas) 3D –Determinhar a posição das câmeras (calibração) –Reconhecer nas imagens os pixels correspondentes ao mesmo ponto da cena (correspondencia) –Calcular a posição 3D dos pontos correspondentes (estéreo) –Reconstruir o modelo a partir de uma nuvem de pontos.


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