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Papagna Sabino Flavia Camoes. Ricostruire un oggetto in 3D a partire da immagini delloggeto da più viste Vincoli: Uso di una sola telecamera Calibrazione.

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Presentazione sul tema: "Papagna Sabino Flavia Camoes. Ricostruire un oggetto in 3D a partire da immagini delloggeto da più viste Vincoli: Uso di una sola telecamera Calibrazione."— Transcript della presentazione:

1 Papagna Sabino Flavia Camoes

2 Ricostruire un oggetto in 3D a partire da immagini delloggeto da più viste Vincoli: Uso di una sola telecamera Calibrazione necessaria

3 Macchina fotografica digitale A Multiple View Geometry in computer vision [Hartley & Zisserman] Matlab

4 Calibrazione Telecamera Acquisizione Immagini Estrazione Features Matching Features Calcolo matrice F Ricostruzione Proiettiva Ricostruzione Affine Ricostruzione Metrica

5 Effettuata tramite il Calibration ToolBox Calcolo parametri intrinseci fotocamera

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7 Estrazione Features mediante Harris Corner Detector In questa fase si è preferito ricavare un gran numero di punti

8 Matching effettuato mediante correlazione SSD (Sum of Square Difference) Durante questa fase la soglia è stata alzata in modo da avere un matching più robusto

9 Definita in modo tale che: xFx=0 Si fa uso del metodo RANSAC per la linearizzazione Si eliminano gli outliers

10 P ha forma canonica P=[ I |0] P viene estratta da F Conoscendo P, P e le coordinate degli inliers è possibile triangolare il punto nello spazio X

11 Ciò che si osserva non è molto chiaro in quanto il numero degli inliers ottenuti è basso e la matrice F è affetta da errore

12 Nella ricostruzione affine le linee che nella realtà sono parallele convergono in un punto detto Vanish Point La ricostruzione affine permette di riavere linee parallele anche nella ricostruzione Omografia Affine: Ha = [ I |0; ] Necessario piano allinfinito: Necessari 3 vanish point (calcolo manuale)

13 Calcolo Vanish Points non automatico Vanno trovate le rette parallele Problema: la scena deve avere diverse linee parallele in direzioni diverse altrimenti si ricade sullo stesso punto

14 Il risultato ottenuto è conseguenza del precedente

15 Necessita dei parametri intrinseci della telecamera: P = [M | m] =(KK) -1 A*A=(M M) -1 Hm = [A -1 0; 0 1]

16 Anche in questo caso vale la considerazione fatta nella ricostruzione Affine

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19 Lati positivi: Molte features Lati Negativi: Matching delle features errato Difficoltà nel trovare linee parallele da utilizzare per il calcolo dei Vanish Points

20 Problema: Loggetto è visto a 360°, impossibilità di avere gli stessi punti in tutte le immagini Soluzione suggerita: Le immagini vengono elaborate a coppie di 2 (img1 con img2, img2 con img3, ecc…)

21 Lalgoritmo realizzato presenta i seguenti PRO Computazionalmente leggero Due viste permettono di avere un risultato CONTRO: Necessario calcolo manuale vanish points Pochi inliers portano a risultati di difficile comprensione

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