jsvr JSVR es una implementación de JAVA de un proceso semiautomático para identificar y exportar información tridimensional.
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Java implementación implementación de Java Información tridimensional Imagen no calibrada jsvr

jsvr Descripción

JSVR es una implementación de Java de un proceso semiautomático para identificar y exportar información tridimensional. JSVR es una implementación de Java de un proceso semiautomático para identificar y exportar información tridimensional desde una sola imagen no calibrada. El proyecto se basa en publicaciones anteriores de A. criminisi, A. zisserman y otros. svrin La sección "Teoría de SVR" Hay una breve presentación de los principios detrás de la reconstrucción de la vista única, utilizando información de perspectiva de una imagen. Se desarrolló originalmente como mi proyecto de grado en el Departamento de Informática de la Universidad de Creta, en 2004. La mayoría del trabajo inicial se realizó en el laboratorio CVRL del ICS, bajo la supervisión de los profesores A. Argyros y M. Lourakis. Muchos documentos en este sitio provienen de mi informe sobre SVR, y donde se convirtió inicialmente desde el látex usando LateX2HTML y luego se modifica. Si encuentra algún enlace roto u otros problemas, hágamelo saber. Recientemente decidió intentar continuar ese trabajo, como un proyecto de código abierto. La reconstrucción de la vista de la vista es una técnica que puede tener varias aplicaciones en diferentes áreas de interés. Desde la adquisición de información métrica de imágenes de baja calidad, para reconstruir escenas de pinturas. El proceso de reconstruir una imagen es semi-automatizado y puede ser realmente complicado para el usuario, a quien se le solicita que defina y / o afinar un conjunto de parámetros difíciles de entender, (consulte la sección "Teoría de SVR" para algunos ejemplos). Dependiendo de la meta, las demandas de la técnica de reconstrucción difieren. En el trabajo original, el objetivo era probar la metodología propuesta en la literatura relevante e implementar las técnicas en una aplicación que podría reconstruir una imagen. El nuevo objetivo de SVR es proporcionar una forma fácil de usar e intuitiva para reconstruir imágenes, así como para mejorar la implementación existente para producir mejores resultados. Determinar los puntos de fuga correctos con un algoritmo automático sería una gran mejora en todo el proceso. Un paso hacia esta dirección sería una estimación MLE para el mejor punto de intersección. También es probable que la heurística adecuada pueda usarse para excluir las intersecciones (falsos puntos de fuga) en áreas que no se esperan puntos de desaparición (es decir, el centro de la imagen). Para excluir tantos detecciones de VP falsas como sea posible, los filtros apropiados podrían aplicarse en la imagen antes de la reconstrucción (es decir, la reducción de ruido, eliminar la distorsión radial y afilar los bordes). La fase de reconstrucción manual también podría hacerse semiautomática Al implementar algoritmos de identificación de objetos. Esto ayudaría a identificar automáticamente las estructuras más grandes en la imagen (es decir, los planos verticales). Además, las estructuras más pequeñas se pueden rastrear interactivamente. Esto también permitiría una mejor extracción de textura de los objetos en la imagen.

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