Estimación de una Postura 3D

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La Estimación de una Postura 3D es el problema de determinar la transformación o postura de un objeto en una imagen 2D tomada de un objeto 3D. La necesidad de estimar la postura 3D viene dada por las limitaciones de funciones asociadas a la estimación de una postura 3D.

Estimación de una Postura 3D a partir de una cámara 2D sin calibrar[editar]

Es posible estimar la traslación y posición de un objeto 3D dentro de una imagen 2D, si se conoce un aproximado del modelo 3D y sus correspondientes puntos 2D dentro de la imagen también son conocidos. Una técnica común para resolver es usando “POSIT”, donde la postura 3D es estimada directamente a partir de los puntos en el modelo 3D y los puntos en la imagen 2D, donde posteriormente son corregidos los errores de forma iterativa hasta que se llegue a una buena estimación en una sola imagen.[1] La mayoría de las implementación de POSIT solamente funcionan sobre puntos no coolineales (en otras palabras, no funciona con objetos planos).[2] Otra aproximación es registrar un modelo 3D CAD sobre la fotografía de un objeto conocido para optimizar la distancia de la forma más conveniente con respecto a los parámetros de la postura.[3] [4] La distancia es computada entre el objeto en la fotografía y la proyección de una modelo 3D CAD en una postura dada. La proyección en perspectiva o la proyección ortogonal se puede utilizar, todo depende de la representación en que se encuentra la postura que fue utilizada. Este enfoque es apropiado para cuando el modelo 3D CAD conocido está disponible.

Estimación de una Postura 3D a partir de una cámara 2D calibrada[editar]

A partir de una imagen 2D de un objeto, y una cámara que fue calibrada con respecto a un sistema de coordenada mundo, es también posible encontrar la postura a partir de una objeto 3D en su sistema de coordenadas.[5] La forma trabajar es como se describe a continuación.

Extrayendo 3D desde 2D[editar]

A partir de una imagen 2D de un objeto, los puntos de la imagen son extraídos de forma tal que correspondan con las esquinas dentro de una imagen. Los rayos de proyección desde la imagen son reconstruidos a partir de los puntos en 2D, por lo tanto, los puntos en 3D que inciden con los rayos reconstruidos pueden ser determinados.

Pseudo código[editar]

El algoritmo para estimar la postura se basa en el algoritmo Búsqueda Iterativa del punto más cercano. La idea principal es determinar la correspondencia entre una imagen 2D y los puntos pertenecientes a una curva en un modelo 3D. (a) Reconstruir rayos de proyección a partir de los puntos en una imagen. (b) Estimar el punto más cercano en cada rayo de proyección a un punto en un contorno 3D. (c) Estimar la postura del contorno usando su conjunto correspondiente (d) Ir a (b)

Referencias[editar]

  1. Dementhon and Davis, 1995. "Model-based object pose in 25 lines of code". Kluwer Academic Publishers. Retrieved 2010-05-29
  2. Javier Barandiaran. "POSIT tutorial with OpenCV and OpenGL". Archived from the original on 20 June 2010. Retrieved 2010-05-29
  3. Srimal Jayawardena and Marcus Hutter and Nathan Brewer. "A Novel Illumination-Invariant Loss for Monocular 3D Pose Estimation". Retrieved 2013-06-01
  4. Srimal Jayawardena and Di Yang and Marcus Hutter. "3D Model Assisted Image Segmentation". Retrieved 2013-06-01
  5. Bodo Rosenhahn. "Foundations about 2D-3D Pose Estimation". CV Online. Retrieved 2008-06-09

Enlaces externos[editar]