Bilgisayar görmesine yardımcı olmak için nesneler üzerinde doku oluşturmak için tercih edilen modeller var mı?

Gelen bu cevaba yorumun bir yüzeyinde doku sağlamak için bir lazer diyot ve kırınım ızgarayı kullanarak bir bilgisayarla görme sisteminde yükseklik hesaplamalarında yardımcı önerildi.

Aşina olduğum paternin nesneye bir satranç tahtası paterni yansıttığına inanıyorum. Yansıtılan görüntünün deformasyonunun bir şekilde doğrudan kullanıldığı (eksik) anlayışı altındaydım. Yani, daha önce yansıtılan kare şeklinin kavisli bir çokgen haline geldiği ve bir kareye dönüşün 3D yapı hakkında bazı bilgiler verdiği söylenebilir. Bu yanlış mı?

Tercih edilen kalıplar var mı? Bir kalıp seçmedeki bağımlılıklar nelerdir? Hedef nesnenin şekline, malzemesine vb. Bağlı mı yoksa daha çok özelliklerde değişkenlik miktarının bir fonksiyonu mu?

Genel olarak uygulanabilir bazı tavsiyeler ve uygulamaya özel bazı tavsiyeler vardır.

Shi ve Tomasi'nin makalesi, İzlenecek iyi özellikler, desen seçme kriterlerini açıklıyor: iki boyutlu yerelleştirilebilirlik veya "korniş".

Basitçe söylemek gerekirse, pozisyonda bir nesne bulmaya çalıştığınızı (x,y), ancak bunun yerine nesnenin konumunda göründüğünü varsayın (x + dx, y + dy). Görüş sistemimizin bize sadece "hayır, konumun yanlış" olduğunu söylemesi çok yararlı değildir. Bunun yerine, görüş sisteminin miktarları tahmin edebilmesini dxve dyçok uzak olmaması şartıyla bekliyoruz.

Keskin bir nokta (nokta) en köşelidir, ancak rastgele piksel gürültüsüne kolayca gömülür. Matematiği takip ederek, keskin bir nokta kadar köşeli olan başka desenler olduğunu öğreniriz . (1D "edge" in entegrasyon tarafından dönüştürülmüş 1D delta olduğunu düşünün.)

Bazı uygulamalar daha az veya daha yüksek boyutlarda yerelleştirmeyi gerektirir.

Eklendi 8/25

Objektif deformasyonunun önemli olmaması veya parametrelendirilmesi şartıyla, kalibrasyon sırasında bir nokta elde etmek için iki çizgi benzeri desen "kesişebilir".

Çapak temizleme uygulamalarında, nokta yayılma fonksiyonunu (psf) kurtarmak için genellikle keskin bir nokta kullanılır. Bununla birlikte, teoride, zemin gerçeğinin kalibrasyon yazılımı için mevcut olması koşuluyla, rastgele şekilli nesneler kullanılabilir.

Bazı uygulamalarda, kalıbı kasıtlı olarak keskinleştirirdik. Bulanıklıktan kaynaklanan derinlik, nesnenin derinliğine ilişkin bir tahmin veren odak düzleminin nesneye göre konumu hakkında akıl yürütmeyi kullanır.