次のことを行うための解決策を探しています。
(私の質問の焦点はステップ 2 です。)
前庭を含む家の写真
家、木、歩道、車の寸法や位置などの情報を画像から抽出します。また、家、車、木、歩道の質感と色。
抽出した情報を使用してモデルを生成する
どうすればその情報を抽出できますか?
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これについては、Tatiana Jaworska の調査を参照することもできます。私が理解しているように、これは、色 (RGB) による特徴抽出 (屋根、ドアなどを対象とする) に対する少なくとも 1 つの新しいアルゴリズムを詳述しています。さらに興味深いことに、前回の出版物では、家の画像で識別されるパラメーター化されたオブジェクトも使用されています。
彼女の出版物へのリンク:
于 2011-05-11T12:17:29.583 に答える
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実際、あなたの望む目標は達成するのがそれほど簡単ではありません。まず第一に、何が何で、何が画像のどこにあるかを理解するための良い方法が必要です。そして、画像上で家/車/その他を検出するための簡単な「アルゴリズム」はありません。画像からさまざまなオブジェクト (車など) をセグメント化する方法はありますが、一般的には機能しません。特に家の場合、家ごとに外観が異なり、「これが家で、これがそうでない」という明確な測定値を見つけるのは難しいため、これは難しいでしょう...
あなたが単純に家 (前庭付き) を撮影し、そこからテクスチャ化された 3D モデルを構築しようとしているというのは正しいと思いますか? 3D 空間で壁/コーナーとすべての位置を取得するには家の写真がいくつか必要なので、これは機能しません (1 つの画像のみでメッシュ再構築を試みるアプローチがありますが、深度情報が不足しており、結果はかなり貧弱です) ）。したがって、3D モデルを作成する場合は、家のさまざまな角度の写真がいくつか必要になります。
この種の手法を使用して現実世界のオブジェクトを三角形メッシュに再構築するいくつかの異なるアプローチがあります。
基本的に、それらは原則に従って機能します。
- オブジェクト上で同じである異なる視点の画像内の点を見つけようとします。あなたが家を撮影していることを考えると、これは窓/ドアの角や壁/屋根/の角や端などの顕著な構造である可能性があります...
- あなたの家の同じポイントがいくつかの異なる写真のどこにあるかを知り、両方の写真のカメラの位置を知ることで、このポイントを 3D 空間で再構築できます。
- 多くの等しい点に対してこれを行うと、点を三角測量することにより、家の形状を 3D モデルとして再構築することが「可能」になります。
- 画像の一部をテクスチャとして取得し、生成されたモデルにそれらをマッピングすることも同様に機能します。何がどこにあるかがわかっているからです。
次の論文をご覧ください。
http://www.graphicon.ru/1999/3D%20Reconstruction/Valiev.pdf http://people.csail.mit.edu/wojciech/pubs/LabeledRec.pdf http://people.csail.mit.edu/ sparis/publi/2006/oceans/Paris_06_3D_Reconstruction.ppt
2 番目の論文には、達成しようとしていること、つまり、さまざまな角度から撮影された家のテクスチャ付き 3D モデルを再構築する例さえあります。
3 番目のリンクは、再構成がどのように機能し、そこにある欠点を示すパワーポイント プレゼンテーションです。
したがって、これらの論文に精通して、どのような問題が発生しているかを確認する必要があります... その後、これを自分で試してみたい場合は、OpenCV をご覧ください。このライブラリは、画像の特徴抽出のためのいくつかの方法を提供します。次に、各画像で顕著な点を見つけて、それらを一致させることができます。
あなたのプロジェクトを頑張ってください... 問題がある場合は、質問を続けてください!
于 2011-02-07T18:11:21.650 に答える
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はい。これらの情報を画像から抽出できます。1.いくつかの検出アルゴリズムを使用して、画像内のこれらのオブジェクトを識別します。 2. これらのオブジェクトの寸法を測定し、抽出された情報を使用してモデルを生成します。
于 2011-02-07T09:54:37.627 に答える