Đo chính xác khoảng cách tương đối giữa một tập hợp các fiducials (ứng dụng thực tế Augmented)


9

Giả sử tôi có một bộ 5 điểm đánh dấu. Tôi đang cố gắng tìm khoảng cách tương đối giữa mỗi điểm đánh dấu bằng cách sử dụng khung thực tế tăng cường như ARToolkit . Trong máy ảnh của tôi, 20 khung hình đầu tiên chỉ hiển thị cho tôi 2 điểm đánh dấu đầu tiên để tôi có thể thực hiện chuyển đổi giữa 2 điểm đánh dấu. 20 khung hình thứ hai chỉ cho tôi các điểm đánh dấu thứ 2 và thứ 3, v.v. 20 khung hình cuối cùng cho tôi thấy các điểm đánh dấu thứ 5 và 1. Tôi muốn xây dựng bản đồ 3D về các vị trí đánh dấu của tất cả 5 điểm đánh dấu.

Câu hỏi của tôi là, biết rằng sẽ có sự không chính xác với khoảng cách do chất lượng của nguồn cấp dữ liệu video thấp, làm cách nào để giảm thiểu sự không chính xác cho tất cả thông tin tôi đã thu thập?

Cách tiếp cận ngây thơ của tôi sẽ là sử dụng điểm đánh dấu đầu tiên làm điểm cơ bản, từ 20 khung hình đầu tiên lấy giá trị trung bình của các phép biến đổi và đặt điểm đánh dấu thứ 2 và tiếp tục cho điểm thứ 3 và thứ 4. Đối với điểm đánh dấu thứ 5, đặt nó ở giữa vị trí thứ 4 và thứ 1 bằng cách đặt nó ở giữa giá trị trung bình của các phép biến đổi giữa thứ 5 và thứ 1 và thứ 4 và thứ 5. Cách tiếp cận này tôi cảm thấy có sự thiên vị đối với vị trí đánh dấu đầu tiên và không tính đến máy ảnh nhìn thấy nhiều hơn 2 điểm đánh dấu trên mỗi khung hình.

Cuối cùng, tôi muốn hệ thống của mình có thể tìm ra bản đồ x số điểm đánh dấu. Trong bất kỳ khung đã cho nào, tối đa x đánh dấu có thể xuất hiện và có các lỗi không hệ thống do chất lượng hình ảnh.

Bất kỳ trợ giúp về cách tiếp cận chính xác cho vấn đề này sẽ được đánh giá rất cao.


1. Hình học / sự sắp xếp của các điểm đánh dấu đã biết chưa? 2. Bạn có thể ước tính ma trận cơ bản của máy ảnh thông qua thiết lập hiệu chỉnh không?
hải quân

Câu trả lời:


1

Bạn có thể sử dụng cấu trúc từ loại thuật toán chuyển động để ước tính vị trí máy ảnh từ môi trường, không phải từ điểm đánh dấu và sau đó kết hợp tư thế máy ảnh này với tư thế đánh dấu để phát hiện chính xác vị trí của điểm đánh dấu. Biết được tư thế bên ngoài của máy ảnh của bạn (bằng SFM), bạn có thể sắp xếp tất cả các vị trí 3D.

Đối với ước tính tư thế, các phương pháp 5 điểm thường chính xác hơn thuật toán 8 điểm.

Có lẽ, bạn nên thực hiện điều chỉnh gói tiếp theo để độ chính xác tổng thể tăng lên.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.