jsvr. JSVR ist eine Java-Implementierung eines halbautomatischen Prozesses zum Identifizieren und Export von dreidimensionalen Informationen.
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Java Implementierung Java-Implementierung. dreidimensionale Informationen Nicht kalibriertes Bild jsvr.

jsvr. Beschreibung

JSVR ist eine Java-Implementierung eines halbautomatischen Prozesses zum Identifizieren und Export von dreidimensionalen Informationen. JSVR ist eine Java-Implementierung eines halbautomatischen Prozesses zum Identifizieren und Export von dreidimensionalen Informationen aus einem einzelnen nicht kalibrierten Bild. Das Projekt basiert auf früheren Publikationen von A. Criminisi, A. Zisserman und anderen. Svrin Der Abschnitt "SVR-Theorie" Es gibt eine kurze Präsentation der Prinzipien hinter der Einzelansicht-Rekonstruktion, wobei die Perspektiveninformationen eines Image.jsvr im Jahr 2004 als mein Studium in der Informatikabteilung der Universität Kreta entwickelt wurde. Die meisten Die anfängliche Arbeit wurde im CVRL-Labor der ICS-fort unter der Aufsicht der Professoren A. Argyros und M. Lourakis durchgeführt. Viele Dokumente in dieser Site stammen aus meinem Bericht über SVR und wo anfänglich von Latex mit LateX2HTML von Latex konvertiert und dann modifiziert. Wenn Sie gebrochene Links oder andere Probleme finden, lassen Sie es mich wissen. Ich habe kürzlich beschlossen, diese Arbeit zu versuchen, als ein Open Source-Projekt, als Open-Source-Projekt-Rekonstruktion eine Technik, die verschiedene Anwendungen in verschiedenen Interessengebieten aufweisen kann. Vom Erwerb von metrischen Informationen aus Bildern mit niedriger Qualität, um Szenen von Gemälden zu rekonstruieren. Der Prozess der Rekonstruktion eines Bildes ist semi-automatisiert und kann für den Benutzer wirklich schwierig sein, der aufgefordert wird, einen Satz von schwierigen Parametern zu definieren und / oder einzustellen (siehe Abschnitt "SVR-Theorie" für einige Beispiele). Je nach Ziel unterscheiden sich die Anforderungen an die Rekonstruktionstechnik. In der ursprünglichen Arbeit war das Ziel, die vorgeschlagene Methodik in der entsprechenden Literatur zu testen und die Techniken in eine Anwendung umzusetzen, die ein Bild rekonstruieren könnte. Das neue Ziel von SVR ist es, benutzerfreundliche und intuitive Weise für die Rekonstruktion von Bildern bereitzustellen und die bestehende Implementierung zu verbessern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Bestimmung der richtigen Verschwörstellen mit einem automatischen Algorithmus wäre eine große Verbesserung des gesamten Prozesses. Einen Schritt in Richtung dieser Richtung wäre eine MLE-Schätzung für den besten Schnittpunkt. Es ist auch wahrscheinlich, dass geeignete Heuristiken verwendet werden könnten, um Kreuzungen (falsche Verschwindepunkte) in Bereichen auszuschließen, in denen die Verschwörungspunkte nicht erwartet werden (d. H. Die Mitte des Bildes). Um möglichst viele falsche VP-Erkennungen wie möglich auszuschließen, könnten geeignete Filter auf dem Bild vor der Rekonstruktion (dh Rauschreduzierung, Entfernen der radialen Verzerrung und der Schärfkanten) angewendet werden. Die Phase der manuellen Rekonstruktion könnte auch halbautomatisch gemacht werden Durch die Implementierung von Objektidentifikationsalgorithmen. Dies würde helfen, indem er automatisch die größeren Strukturen im Bild identifiziert (d. H. Die vertikalen Ebenen). Zusätzlich können kleinere Strukturen interaktiv verfolgt werden. Dies würde auch eine bessere Textur-Extraktion von den Objekten im Bild ermöglichen.

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