Voodoo Tracker Tracker Portable O algoritmo de estimativa oferece uma solução automática e robusta completa para estimar parâmetros da câmera para seqüências de vídeo. Os resultados são úteis para muitas aplicações como produção de filmes, reconstrução 3D
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Voodoo Tracker Tracker Portable Classificação e resumo

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Voodoo Tracker Tracker Portable Descrição

Estima parâmetros da câmera e reconstrói uma cena 3D das seqüências de imagens. O algoritmo de estimativa oferece uma solução totalmente automática e robusta para estimar parâmetros da câmera para seqüências de vídeo. Os resultados são úteis para muitas aplicações como produção de filmes, reconstrução 3D ou codificação de vídeo. Os parâmetros estimados podem ser exportados para os pacotes de animação 3D: 3D Studio Max, Blender, Lightwave, Maya e Softimage. O rastreador de câmeras Voodoo funciona muito parecido com os rastreadores de câmera disponíveis comerciais (também chamados de motores de partida), e. -Equalizador 3D por Science-D-Visions, Boujou por 2D3, Matchmover por RealViz, PFtrack pela Fazenda de Pixels, Syntheyes by Andersson Technologies, ou Voocat por Scenespector Systems. Por favor, considere comprar um produto comercial, se você precisar de um rastreador de câmera com suporte profissional. O método de estimativa consiste em cinco etapas de processamento: * Detecção automática de pontos de recurso * Análise de correspondência automática * Eliminação do Outlier. * Estimação incremental robusta dos parâmetros da câmera * Refinamento final dos parâmetros da câmera 1) Detecção automática de pontos de recurso Os pontos de recurso são detectados com a precisão do sub-pixel usando um detector de canto. Os pontos de recurso detectados na imagem atual são marcados com cruzes verdes. Pontos de recurso detectados como outliers durante o processamento são marcados com cruzes vermelhas. 2) Análise de correspondência automática Os pontos podem ser combinados de uma imagem para a próxima escolhendo correspondências que têm a maior correlação cruzada de intensidade de imagem para as regiões em torno dos pontos. Os caminhos dos pontos de recurso são desenhados em amarelo aqui. 3) Eliminação do Outlier Devido a desalinhamentos ou objeto em movimento na cena, algumas das correspondências podem estar incorretas. Para obter uma correspondência robusta, um algoritmo de amostragem aleatório é empregado para detectar correspondências ruins, chamadas outliers. 4) Estimativa robusta dos parâmetros da câmera Os parâmetros da câmera são estimados em uma forma incremental usando a técnica de otimização aplicada às boas correspondências, chamadas de inglesa. 5) Refinamento final dos parâmetros da câmera Finalmente, um passo de refinamento é aplicado a todos os parâmetros da câmera da sequência. Esta etapa tenta distribuir o erro de estimativa uniformemente sobre a sequência. Depois, objetos virtuais podem ser integrados na seqüência de imagem real.

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