Wat is 3D Computer Vision?
Driedimensionale (3D) computervisie is een methode voor het gebruik van camera's waarmee computers menselijke visie kunnen emuleren om een 3D-beeld te bouwen. Met 3D Computer Vision gebruikt een computer twee camera's tegelijk - net zoals een persoon twee ogen gebruikt - om een afbeelding met diepte te bouwen. Afgezien van het gebruik ervan bij het maken van 3D -afbeeldingen en films met opnameapparaten, wordt 3D Computer Vision ook vaak gebruikt met robotica, waardoor robots echte 3D -omgevingen kunnen vastleggen. Een van de grootste problemen bij het ontwikkelen van dit systeem was ervoor te zorgen dat de camera's correct waren afgestemd, maar veel systemen hebben deze techniek geperfectioneerd. Deze methode maakt ook 3D -technologie goedkoper voor de consumentenmarkt, omdat dure beeldverwerkers niet verplicht zijn om de 3D -afbeelding te bouwen.
Voor 3D -computer vision om te werken, moet de computer twee verschillende camera's gebruiken zoals mensen twee ogen gebruiken. Beide camera's nemen een omgeving op of veroveren een omgeving vanuit verschillende hoeken, waardoor de computer een algoritme kan gebruiken om de i te combinerenMages en vormen een echte diepte. Computers zijn ook in staat om realtime 3D-afbeeldingen vast te leggen, zonder dat veel verwerking tussen de vastlegging en 3D-gebouw nodig is. Dit maakt 3D -computer visie nuttig voor de gaming-, film- en opnamemarkten.
Afgezien van het gebruik van 3D -computer vision om afbeeldingen en films te maken, wordt deze methode ook vaak gebruikt in robotica, vooral met robots gemaakt om te bewegen en te communiceren met een omgeving. Door de twee camera's te gebruiken, kan de robot de diepte van een omgeving begrijpen, waardoor hij meer bedreven is in het werken met andere objecten en het overwinnen van fysieke obstakels zoals gaten en hobbels. Robotachtige beweging is ook soepeler vanwege dit begrip van diepte.
Het grootste probleem bij het creëren van 3D -computervisie was het afstemmen van de twee camera's zodat ze als ogen zouden werken. Veel van de eerste systemen die deze technologie gebruiken, konden de camera's niet uitgelijnd krijgen, dus imagoES kwam op een onsamenhangende manieren wazig of gecombineerd. Vanaf 2011 hebben veel systemen dit probleem overwonnen en zijn sommige beschikbaar voor consumenten.
Vóór 3D Computer Vision waren er 3D -beeldverwerkers die dezelfde taak konden uitvoeren om afbeeldingen te maken en ze te combineren om diepte te vormen. Het grootste probleem met deze techniek is dat beeldverwerkers duur zijn, waardoor ze grotendeels ontoegankelijk zijn voor de consumentenmarkt. De kosten zijn niet zozeer een probleem voor 3D -computer vision, omdat het proces van het combineren van de afbeeldingen vrij eenvoudig is. Hierdoor kan de consumentenmarkt genieten van 3D -technologie zonder een groot prijskaartje.