Cámara Voodoo Tracker Portátil El algoritmo de estimación ofrece una solución completa y automática y robusta para estimar los parámetros de la cámara para las secuencias de video. Los resultados son útiles para muchas aplicaciones como la producción de cine, 3D Reconstruc
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Cámara Voodoo Tracker Portátil Descripción

Estimamos los parámetros de la cámara y reconstruye una escena 3D de las secuencias de imágenes. El algoritmo de estimación ofrece una solución completa y automática y robusta para estimar los parámetros de la cámara para las secuencias de video. Los resultados son útiles para muchas aplicaciones como la producción de películas, la reconstrucción 3D o la codificación de video. Los parámetros estimados se pueden exportar a los paquetes de animación en 3D: 3D Studio MAX, Blender, LightWave, Maya y Softimage. El rastreador de cámara VOODOO funciona muy igual a los rastreadores de cámaras disponibles para comerciales (también llamados Match Movers), por ejemplo. Ecualizador 3D de Science-D-Visions, Boujou por 2D3, MatchMover de Realviz, PFTRACK de Pixel Farm, Syntheyes de Andersson Technologies, o Voocat por Sistemas de Scenespector. Considere comprar un producto comercial, si necesita un rastreador de cámara con soporte profesional. El método de estimación consiste en cinco pasos de procesamiento: * Detección automática de puntos de característica. * Análisis automático de correspondencia. * Eliminación de Outlier * Estimación incremental robusta de los parámetros de la cámara. * Refinamiento final de los parámetros de la cámara. 1) Detección automática de puntos de entidad. Los puntos de función se detectan con precisión de sub-píxeles utilizando un detector de esquina. Los puntos de función detectados en la imagen actual están marcados con cruces verdes. Los puntos de función que se detectan como valores atípicos durante el procesamiento están marcados con cruces rojas. 2) Análisis automático de correspondencia. Los puntos se pueden combinar de una imagen a la siguiente seleccionando coincidencias que tienen la mayor correlación cruzada de la intensidad de la imagen para regiones que rodean los puntos. Los caminos de los puntos de la característica se dibujan en amarillo aquí. 3) Eliminación de Outlier Debido a las desalineaciones o el objeto en movimiento en la escena, algunas de las correspondencias pueden ser incorrectas. Para lograr una coincidencia robusta, se emplea un algoritmo de muestreo aleatorio para detectar malas correspondencias, llamadas valores atípicos. 4) Estimación robusta de los parámetros de la cámara. Los parámetros de la cámara se estiman de manera incremental utilizando la técnica de optimización aplicada a las buenas correspondencias, llamadas INLER. 5) Refinamiento final de los parámetros de la cámara. Finalmente, se aplica una etapa de refinamiento a todos los parámetros de la cámara de la secuencia. Este paso intenta distribuir el error de estimación uniformemente sobre la secuencia. Posteriormente, los objetos virtuales se pueden integrar en la secuencia de la imagen real.

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