Интернет магазин китайских планшетных компьютеров

Компьютеры - Живые 3D метки - Know-how: алгоритм распознавания маркеров

Метки — это визуальные идентификаторы виртуальных 2D и 3D моделей.

Технологическое know-how и новизна технологии заключается в специальном алгоритме, заложенном в технологию их распознавания.

Маркерная технология

«Живая 3D метка» с анимированной 3D моделью космического корабля «Буран»

Данная технология была разработана и официально защищена в начале 2010 г.

Она работает на базе специально разработанных черно-белых или цветных контрастных меток. «Живая 3D метка» на базе маркерной технологии отличается от других типов меток своей рамкой. Это тонкий контур из четырех линий и опорных точек на углах квадрата. Точки используются для того, чтобы «камера» безошибочно определила углы метки и точно перенесла ее положение и ориентацию из реального пространства в виртуальное.

Рамка метки должна быть максимально четкой и контрастной по сравнению с остальными объектами реального мира. Ее основная функция – задать точный размер и положение метки для камеры. Технология удобна тем, что подобные метки легко распознаются камерой и дают ей более жесткую привязку к виртуальной модели. Подобные маркерные системы работают весьма надежно при условии хорошего освещения даже при наличии непрофессиональной оптики. «Живая 3D метка» на маркерной основе выглядит как картинка внутри специальной графической рамки.

Рамка метки представляет собой тонкий контур из четырех линий и опорных точек на углах квадрата. Точки используются для того, чтобы камера и ПО безошибочно определили углы метки и точно перенесли ее положение и ориентацию из реального пространства в виртуальное.

Основная задача системы — определить трехмерное положение реальной метки по ее снимку, полученному с помощью камеры.

Алгоритм распознавания маркера происходит поэтапно:

Сначала снимается изображение с камеры. Затем программа распознает пятна на каждом кадре видео в поисках заданного образа рамки метки. Поскольку видео передается в формате 2D, то и найденная на кадре рамка метки определяется как 2D контур. Как только камера «находит» в окружающем пространстве рамку, ее следующая задача — определить, что именно изображено внутри нее. Как только сделан последний шаг, задача системы — построить виртуальную 3D модель в двухмерной системе координат изображения камеры и привязать ее к метке.

После этого как бы пользователь ни перемещал метку в реальном пространстве, виртуальная 3D модель на ней будет точно следовать за движением метки.

Безмаркерная технология

Данная технология была разработана в середине 2011 г.

В безмаркерной технологии программное обеспечение EligoVision находит «живую 3D метку» не по квадратной рамке с опорными точками, а по комбинации из нескольких десятков «особых точек» — контрастных пятен на выбранном изображении. Технологическое «ноу-хау» заключается в специальном алгоритме, заложенным в технологию распознования любого графического изображения.