jsvr. JSVR é uma implementação Java de um processo semi-automático para identificar e exportar informações tridimensionais.
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Java implementação implementação Java Informações tridimensionais Imagem não calibrada jSVR

jsvr. Descrição

O JSVR é uma implementação Java de um processo semi-automático para identificar e exportar informações tridimensionais. O JSVR é uma implementação Java de um processo semi-automático para identificar e exportar informações tridimensionais de uma única imagem não calibrada. O projeto é baseado em publicações anteriores de A. criminisi, A. Zisserman e outros. Svrin A Seção "Teoria do SVR" Há uma breve apresentação dos diretores por trás da reconstrução de visão única, usando informações de perspectiva de uma imagem.jsvr foi originalmente desenvolvida como o meu projeto de graduação no Departamento de Ciência da Informática da Universidade de Creta, em 2004. do trabalho inicial foi feito no laboratório CVRL de ICS-FORT, sob a supervisão dos professores A. Argyros e M. Lourakis. Muitos documentos neste site vêm do meu relatório sobre o SVR e, onde inicialmente convertido de látex usando o LATEX2HTML e depois modificados. Se você encontrar quaisquer links quebrados ou outros problemas, por favor, deixe-me saber. Recentemente decidi tentar continuar esse trabalho, como projeto de código aberto.Single View Reconstruction é uma técnica que pode ter várias aplicações em diferentes áreas de interesse. De adquirir informações métricas de imagens de baixa qualidade, para reconstruir cenas de pinturas. O processo de reconstrução de uma imagem é semi-automatizado e pode ser realmente complicado para o usuário, que é solicitado a definir e / ou ajustar um conjunto de parâmetros difíceis de entender (veja a seção "Teoria do SVR" para alguns exemplos). Dependendo do objetivo, as demandas para a técnica de reconstrução diferem. No trabalho original, o objetivo era testar a metodologia proposta na literatura relevante e implementar as técnicas em um aplicativo que poderia reconstruir uma imagem. O novo objetivo do SVR é fornecer uma maneira amigável e intuitiva para reconstruir imagens, bem como melhorar a implementação existente para produzir melhores resultados. Determinar os pontos de desaparecimento corretos com um algoritmo automático seria uma grande melhora para todo o processo. Um passo para essa direção seria uma estimativa de MLE para o melhor ponto de intersecção. Também é provável que heurísticas adequadas pudessem ser usadas para excluir interseções (falsos pontos de desaparecimento) em áreas que os pontos que desaparecem não são esperados (isto é, o centro da imagem). Para excluir quantas detecções de VP falsas possíveis, os filtros apropriados poderiam ser aplicados na imagem antes da reconstrução (ou seja, redução de ruído, removendo a distorção radial e as bordas de afiação). A fase da reconstrução manual também poderia ser feita semi-automática implementando algoritmos de identificação de objeto. Isso ajudaria a identificar automaticamente as estruturas maiores na imagem (isto é, os planos verticais). Além disso, estruturas menores podem ser rastreadas de forma interativa. Isso também permitiria uma melhor extração de textura dos objetos na imagem.

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