फिउडियल्स के एक सेट (संवर्धित वास्तविकता अनुप्रयोग) के बीच सापेक्ष दूरी को सटीक रूप से मापना


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मान लीजिए कि मेरे पास 5 मार्करों का एक सेट है। मैं एक संवर्धित वास्तविकता ढांचे जैसे कि ARToolkit का उपयोग करके प्रत्येक मार्कर के बीच सापेक्ष दूरी खोजने की कोशिश कर रहा हूं । मेरे कैमरे में आपको पहले 20 फ़्रेम्स दिखाए गए हैं जो मुझे पहले 2 मार्कर दिखाते हैं, केवल इसलिए कि मैं 2 मार्करों के बीच के परिवर्तन का पता लगा सकूँ। दूसरे 20 फ्रेम मुझे केवल और इसी तरह 2 और 3 के मार्कर दिखाते हैं। अंतिम 20 फ्रेम मुझे 5 वें और 1 वें मार्कर दिखाते हैं। मैं सभी 5 मार्करों के मार्कर पदों के 3 डी मानचित्र का निर्माण करना चाहता हूं।

मेरा सवाल यह है कि यह जानने के बाद कि वीडियो फ़ीड की गुणवत्ता कम होने के कारण दूरियों के साथ अशुद्धि होगी, मैंने जो भी जानकारी एकत्रित की है, उसमें दी गई अशुद्धियों को कैसे कम करूँ?

मेरा भोली दृष्टिकोण आधार बिंदु के रूप में पहले मार्कर का उपयोग करने के लिए होगा, पहले 20 फ्रेम से रूपांतरणों का मतलब लेते हैं और 2 वें मार्कर को जगह देते हैं और 3 और 4 के लिए आगे बढ़ते हैं। 5 वें मार्कर के लिए इसे 5 वें और 1 वें और 4 वें और 5 वें के बीच के परिवर्तनों के बीच में रखकर 4 वें और 1 वें स्थान पर रखें। यह दृष्टिकोण मुझे लगता है कि हालांकि पहले मार्कर प्लेसमेंट के प्रति पूर्वाग्रह है और प्रति फ्रेम 2 से अधिक मार्करों को देखते हुए कैमरे को ध्यान में नहीं रखता है।

अंत में मैं चाहता हूं कि मेरा सिस्टम x संख्या के मार्करों के मानचित्र को काम करने में सक्षम हो। एक्स मार्करों को दिए गए किसी भी फ्रेम में दिखाई दे सकते हैं और छवि गुणवत्ता के कारण गैर-प्रणालीगत त्रुटियां हैं।

इस समस्या के सही दृष्टिकोण के बारे में किसी भी मदद की बहुत सराहना की जाएगी।


1. मार्करों की ज्यामिति / व्यवस्था ज्ञात है? 2. क्या आप कैलिब्रेशन सेटअप के माध्यम से कैमरे के मूलभूत मैट्रिक्स का अनुमान लगा सकते हैं?
नेव

जवाबों:


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आप पर्यावरण से कैमरा पोज का अनुमान लगाने के लिए मोशन टाइप के एल्गोरिदम से संरचना का उपयोग कर सकते हैं, मार्करों से नहीं और फिर मार्करों के स्थानों का सही पता लगाने के लिए मार्कर पोज के साथ इस कैमरा पोज को फ्यूज करें। अपने कैमरे (एसएफएम द्वारा) के बाहरी मुद्रा को जानने के बाद, आप सभी 3 डी पदों को त्रिकोणित कर सकते हैं।

मुद्रा अनुमान के लिए, 5-बिंदु विधियां आमतौर पर 8-बिंदु एल्गोरिथ्म की तुलना में अधिक सटीक होती हैं।

संभवतया, आपको आगे की ओर समायोजन करना चाहिए ताकि समग्र सटीकता बढ़े।

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