查找照片内图案/标记的位置

发布于 2024-10-01 01:26:45 字数 422 浏览 0 评论 0原文

我需要找到一个类似于增强现实中使用的标记。 像这样: 替代文本 我在代数和微积分方面有扎实的背景,但在图像处理方面没有任何经验。我的兴趣是 Php、sql 之类的。

我只是想让它起作用,我已经阅读了其背后的理论,并且对我来说很难在代码中看到它。

主要思想是将其作为批处理过程来执行,因此不需要交互性。你有什么建议? 输入:样本图像。 alt text

输出:标记的 3D 坐标和法线向量。

其用途将是链接具有相同标记的图像以空间化它们,我们可以说这是光同步的原始版本。只是一个固定图像的轮播,标记的作用就像图钉一样。

给出的代表允许我发布图像,谢谢。

i need to find a marker like the ones used in Augmented Reality.
Like this:
alt text
I have a solid background on algebra and calculus, but no experience whatsoever on image processing. My thing is Php, sql and stuff.

I just want this to work, i've read the theory behind this and it's extremely hard to see in code for me.

The main idea is to do this as a batch process, so no interactivity is needed. What do you suggest?
Input : The sample image.
alt text

Output: Coordinates and normal vector in 3D of the marker.

The use for this will be linking images that have the same marker to spatialize them, a primitive version of photosync we could say. Just a caroussel of pinned images, the marker acting like the pin.

The reps given allowed me to post images, thanks.

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评论(2

第七度阳光i 2024-10-08 01:26:45

您可以随时查看 ARToolkit 等开源库,看看它是如何工作的,但通常在为了获得标记的 3D 坐标,您需要

  1. 执行以下操作:相机校准
  2. 例如,使用本地特征在图像中查找标记。
  3. 使用校准的相机参数和标记的 2D 坐标来近似 3D 坐标。

我自己从未实现过类似的东西,但我认为这是您应该应用于您的方法的一般概念。

You can always look at the open source libraries such as ARToolkit and see how it works but generally in order to get the 3D coordinates of marker you would need to:

  1. Do the camera calibration.
  2. Find marker in image using local features for example.
  3. Using calibrated camera parameters and 2D coordinates of marker do the approximation the 3D coordinates.

I've never implemented sth similar by myself but I think this is a general concept you should apply on your method.

柠檬心 2024-10-08 01:26:45

你的问题可以通过透视n点相机姿态估计来解决。当您可以合理地假设所有对应关系都是正确的时,线性 算法应该做的。

由于标记是平面的,您还可以从模型平面和图像平面之间的单应性恢复位移 (链接)。像往常一样,最好的结果是通过迭代算法获得的(链接)。

Your problem can be solved by perspective n point camera pose estimation. When you can reasonably assume that all correspondences are correct, a linear algorithm should do.

Since the marker is planar, you can also recover the displacement from the homography between the model plane and the image plane (link). As usual, best results are obtained by iterative algorithms (link).

~没有更多了~
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