Misurazione accurata della distanza relativa tra un insieme di fiduciali (applicazione di realtà aumentata)


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Diciamo che ho un set di 5 marcatori. Sto cercando di trovare le distanze relative tra ciascun marker usando un framework di realtà aumentata come ARToolkit . Nella mia macchina fotografica i primi 20 fotogrammi mi mostrano solo i primi 2 marcatori in modo da poter elaborare la trasformazione tra i 2 marcatori. I secondi 20 fotogrammi mi mostrano solo il 2 ° e il 3 ° marker e così via. Gli ultimi 20 frame mi mostrano il 5 ° e 1 ° marker. Voglio costruire una mappa 3D delle posizioni dei marker di tutti e 5 i marker.

La mia domanda è, sapendo che ci saranno imprecisioni con le distanze dovute alla bassa qualità del feed video, come posso minimizzare le imprecisioni date tutte le informazioni che ho raccolto?

Il mio approccio ingenuo sarebbe quello di usare il primo marker come punto base, dai primi 20 frame prendere la media delle trasformazioni e posizionare il 2 ° marker e così via per il 3 ° e il 4 °. Per il 5 ° marcatore posizionalo tra il 4 ° e il 1 ° posizionandolo nel mezzo della media delle trasformazioni tra il 5 ° e 1 ° e il 4 ° e 5 °. Questo approccio ritengo abbia una propensione al posizionamento del primo marker e non tiene conto del fatto che la telecamera vede più di 2 marker per frame.

Alla fine voglio che il mio sistema sia in grado di elaborare la mappa di x numero di marcatori. In ogni dato frame possono apparire marcatori fino a x e ci sono errori non sistemici dovuti alla qualità dell'immagine.

Qualsiasi aiuto per quanto riguarda l'approccio corretto a questo problema sarebbe molto apprezzato.


1. La geometria / disposizione dei marker è nota? 2. Sei in grado di stimare la matrice fondamentale della telecamera attraverso una configurazione di calibrazione?
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Risposte:


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È possibile utilizzare la struttura dal tipo di algoritmo di movimento per stimare la posa della telecamera dall'ambiente, non dai marker e quindi fondere questa posa della telecamera con le posizioni dei marker per rilevare accuratamente le posizioni dei marker. Conoscendo la posa estrinseca della tua fotocamera (di SFM), puoi triangolare tutte le posizioni 3D.

Per la stima della posa, i metodi a 5 punti sono generalmente più accurati dell'algoritmo a 8 punti.

Presumibilmente, dovresti fare ulteriori aggiustamenti del bundle in modo che l'accuratezza complessiva aumenti.

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