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备忘| 增强现实| ASM/AAM| 人脸检测| 3D| VR| SLAM|

AprilTags AR Tag 检测: 王琳 2016-10-19 15:14; 主页： http://people.csail.mit.edu/kaess/apriltags/ 代码： https://svn.csail.mit.edu/apriltags/ 需要 OpenCV 和Eigen3。VS2010 sln 工程： apriltag.zip 效果：输出每个Tag Marker的ID号，以及6DOF姿态。 AR应用，因为要做虚实叠加，OpenGL的虚拟摄像机的内参和WebCamera ...; 个人分类: 增强现实|6447 次阅读|没有评论

Region growing: 热度 2 王琳 2011-12-30 19:31; 1. flood fill 10多年前，在学习孙家广老师的《计算机图形学》的时候，就知道了flood fill算法。在一个连通区域内部指定种子点，种子点的颜色就会像水一样溢满这个区域。一种常用的实现是用如下的递归方式: Flood-fill (node): 1. If node 不在区域内，返回. 2. 设置node为目标颜色，并且对于node ...; 个人分类: 增强现实|13570 次阅读|1 个评论热度 2

实验：OpenGL的增强现实: 热度 1 王琳 2011-8-28 15:24; 如果知道了物体相对于摄像机的三维姿态，就可以把3D图形渲染并叠加到图像中了。这里用的函数是一句OpenGL函数glutWireTeapot()，当然之前还有很多铺垫。首先，为了让它看起来是坐在那本书上的，它所在的坐标系要挪动到合适的位置，作用的矩阵M是由书的姿态R,T表达的4×4齐次矩阵。R，T的求法可 ...; 个人分类: 增强现实|10602 次阅读|没有评论热度 1

实验：从图像恢复透视投影参数: 热度 3 王琳 2011-4-29 15:53; 从图像中的已知3D平面恢复出物体的旋转和平移矩阵R,T等，是单目视觉的基础问题，它的典型应用是三维重建、工业测量和增强现实等。具体步骤如下： 1.从图像中找到平面的灭点v1,v2。利用两组互相垂直的不平行于图像平面的空间平行线，求出它们的交点。我们实验中用手工选取空间中的矩形（图中蓝色矩形 ...; 个人分类: 增强现实|14220 次阅读|8 个评论热度 3

Real-time augmented reality based on planar homography: 热度 2 王琳 2010-11-10 11:37; 这篇名字听起来像是个paper，实际上内容很简单，根据以前介绍的8参数图像匹配方法得到的矩阵H，分解出对应的3D旋转矩阵R和平移矢量t，也就是说恢复出物体的6自由度的姿态信息；然后把3D空间中的虚拟物体在2D图像上渲染出来。这后一步，把虚拟世界的信息植入到真实图像中的技术，叫做增强现实 (Augmented reality)。 &n ...; 个人分类: 增强现实|14853 次阅读|5 个评论热度 2

如何跟踪一本书？: 热度 1 王琳 2010-10-12 13:08; 指定一本书的封面作为模板，如何在一个图像里找到它的位置和姿态？模板：，图像：基本上有两种方法： 1. 基于特征的方法，需要计算模板的特征，比如角点局部梯度等，然后在图像中定位，流行的方法有SIFT和HOG(Histogram of oriented gradients)等。 2. 基于区域的方法，更像是一种模板匹配 ...; 个人分类: 增强现实|6297 次阅读|1 个评论热度 1

Lucas-Kanade 算法: 热度 2 王琳 2010-9-28 21:10; 2006年的时候，做人脸跟踪AAM项目，参考了一篇叫做“L-K算法20年”的文章，看得不知所云。现在再看，觉得他们有故弄玄虚的意思。比如说，既然大家都在Tamplate上计算梯度下降，那为什么还要讲那么多正向warp，反向warp的。反正当时是看得恶心了。我还是按自己的理解写写吧，也许写得不对，请大家指正。 &n ...; 个人分类: 增强现实|23876 次阅读|2 个评论热度 2

摄像机标定(Camera calibration)笔记: 热度 2 王琳 2010-9-21 17:52; 一作用建立3D到2D的映射关系，一旦标定后，对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等，简化的情况是只有f错切=0,变比=1，光心位置简单假设为图像中心)，参数已知，那么根据2D投影，就可以估计出R t；空间3D点所在的线就确定了，根据多视图（多视图可以是运动图像）可以重建3D。如果场景已知，则可以把场景中的虚拟 ...; 个人分类: 增强现实|21140 次阅读|3 个评论热度 2

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