Բովանդակություն:
Video: Պատկերի վրա հիմնված մոդելավորում/ֆոտոգրամետրիա Դիմանկար. 4 քայլ
2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:46
Հետևեք հեղինակի ավելին ՝
Բարև բոլորին, Այս Instructable- ում ես ձեզ ցույց կտամ թվային պատկերների միջոցով 3D մոդելների ստեղծման գործընթացը: Գործընթացը կոչվում է Ֆոտոգրամետրիա, որը հայտնի է նաև որպես Պատկերի վրա հիմնված մոդելավորում (IBM): Մասնավորապես, այսպիսի գործընթաց է օգտագործվում ցանկացած օբյեկտ կամ տարածք եռաչափ վերստեղծելու համար: Արտեֆակտներից և արվեստի գործերից մինչև երկրաբանական ձևերի և ավերակների նման տարածքներ, ես պատրաստվում եմ ցույց տալ, թե ինչպես ստեղծել 3D մոդելի դիմանկարային անիմացիա և ցուցադրել այս տեսակի ստեղծագործական գործունեության համար անհրաժեշտ աշխատանքի ընթացքը:
Քայլ 1: Softwareրագրակազմ
Նախ, ձեռք բերեք պատկերներից 3D մոդելներ ստեղծելու համար անհրաժեշտ ծրագրակազմ: Սա ներառում է.
Տեսողական SFM -
Հաջորդը 3D մոդելի վերակառուցումն է: Սա ներառում է.
Meshlab -
Վերջապես, վերջին բարելավումները ՝ օգտագործելով այլ ծրագրակազմ, ինչպիսիք են ՝
Մայա (ուսանողական տարբերակ կամ անվճար փորձարկում), Blender կամ 3D մոդելավորման ծրագիր:
Քայլ 2: Պատկերներ VisualSFM- ին
Այժմ, երբ ունեք ձեր ծրագրաշարը, դուրս եկեք և նկարեք որևէ առարկայի կամ տարածքի կամ շրջակա միջավայրի չմշակված կադրեր: Գոյություն ունի երկու եղանակ, որով կարող եք նկարահանել կադրեր 3D մոդելների համար.
Wayանապարհներից մեկն այն է, որ ամեն քայլափոխի մանրակրկիտ պտտվել առարկայի կամ տարածության շուրջ `կոնվերգենտ կերպով և լուսանկարել:
Երկրորդ ճանապարհն այն է, որ տեսանկարահանվի և պտտվի առարկայի կամ տարածության շուրջ: Այնուհետև մտեք Adobe Media Encoder և տեսանյութը կտրեք առանձին շրջանակների: Ակնհայտ է, որ որքան ավելի շատ շրջանակ է նկարում ձեր տեսախցիկը, այնքան ավելի շատ նյութ կարող եք ձեռք բերել, ուստի ավելի մանրամասն ձեր 3D ֆիքսման ժամանակ:
VisualSFM- ում ՝
1. Ֆայլ - Բացեք+ Բազմաթիվ պատկերներ (Այստեղ դուք վերցնում եք ձեր շրջանակները կամ լուսանկարները և ներմուծում դրանք VisualSFM)
2. Այժմ, երբ ձեր բոլոր պատկերները վերբեռնված են, շարունակեք և կտտացրեք «Հաշվարկել անհայտ կորած հանդիպումները» կոճակին: Դա այն կոճակն է, որն ունի 4 սլաք, որոնք ուղղված են արտաքին ուղղությամբ: Այս գործընթացը կարող է երկար տևել ՝ կախված այն բանից, թե քանի պատկեր եք վերբեռնել: Պատճառը, թե ինչու է այդքան երկար տևում, այն է, որ ծրագրակազմը համեմատում է յուրաքանչյուր պատկերը ձեր վերբեռնած մյուս պատկերների հետ ՝ համեմատելով նմանատիպ կենտրոնական կետերն ու ասպեկտները ՝ եռաչափ մոդելի վերստեղծման գործընթացը սկսելու համար, ուստի խնդրում ենք համբերատար լինել:
3. Երբ այդ գործընթացն ավարտվի, շարունակեք և կտտացրեք Հաշվարկ 3D վերակառուցման կոճակին: Դա այն կոճակն է, որը նման է արագ առաջ շարժվող կոճակին, բայց առանց պլյուսի (այն գտնվում է Հաշվարկված անհայտ կորած հանդիպումների կոճակի կողքին): Սա այն է, որտեղ VisualSFM- ն լուսանկարներ է վերցնում միմյանց հետ նմանատիպ կողմերով և սկսում է ստեղծել տարածքի կամ օբյեկտի կամ անհատի 3D մոդելը: VisualSFM- ը հաշվի է առնում պատկերի հումքային տվյալները, ինչպես նաև յուրաքանչյուր լուսանկարում ընդգրկված առարկաների հեռավորությունն ու խորությունը, այդպիսով այն ի վիճակի է վերստեղծել տվյալ առարկան որպես 3D մոդել: Պատճառը, թե ինչու է այն կոչվում VisualSFM (Structure From Motion), այն է, որ SfM գործընթացը համեմատում է պատկերի երկչափ հաջորդականությունները և գնահատում է եռաչափ կառուցվածքներ (3D մոդելներ):
4. Դա անելուց հետո շարունակեք և կտտացրեք CMVS- ին `խիտ վերակառուցման համար: Սա կավարտի ձեր 3D մոդելը, և դուք ցանկանում եք պահպանել.cmvs ֆայլը և.nvm ֆայլը, ինչպես նաև.ply ֆայլը: Ձեզ հարկավոր կլինի.nvm ֆայլը Meshlab- ի համար, և ձեզ հարկավոր կլինի.ply ֆայլը ՝ ձեռք բերելու ձեր օբյեկտի կամ ցանցի 3D ցանցը, որը նույնպես տեղի կունենա Meshlab- ում:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Պատկերի մշակման վրա հիմնված կրակի ճանաչման և կրակմարիչի համակարգ. 3 քայլ
Պատկերի մշակման վրա հիմնված կրակի ճանաչման և մարման համակարգ. Բարև ընկերներ, սա պատկերի մշակման վրա հիմնված հրդեհի հայտնաբերման և մարման համակարգ է `օգտագործելով Arduino
Պատկերի մշակում Raspberry Pi- ով. OpenCV- ի և պատկերի գույնի տարանջատման տեղադրում. 4 քայլ
Պատկերի մշակում Raspberry Pi- ի միջոցով. OpenCV- ի և պատկերի գույնի տարանջատման տեղադրում. Այս գրառումը առաջինն է պատկերի մշակման մի քանի ձեռնարկներից, որոնք պետք է հետևեն: Մենք ավելի սերտորեն նայում ենք պատկերը կազմող պիքսելներին, սովորում ենք, թե ինչպես տեղադրել OpenCV- ն Raspberry Pi- ի վրա, ինչպես նաև գրում ենք թեստային սցենարներ ՝ նկարը պատկերելու և
Arduino- ի վրա հիմնված ոչ կոնտակտային ինֆրակարմիր ջերմաչափ - IR- ով հիմնված ջերմաչափ Arduino- ի միջոցով. 4 քայլ
Arduino- ի վրա հիմնված ոչ կոնտակտային ինֆրակարմիր ջերմաչափ | IR- ով հիմնված ջերմաչափ Arduino- ի միջոցով. Բարև ձեզ, այս հրահանգների մեջ մենք կդարձնենք ոչ կոնտակտային ջերմաչափ arduino- ով: Քանի որ երբեմն հեղուկի/պինդի ջերմաստիճանը չափազանց բարձր է կամ ցածր, ապա դժվար է դրա հետ կապ հաստատել և կարդալ այդ դեպքում ջերմաստիճանը
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 վրա հիմնված միջինի գեներատոր). 4 քայլ (նկարներով)
Եղանակի վրա հիմնված երաժշտության գեներատոր (ESP8266 Based Midi Generator). Բարև, այսօր ես կբացատրեմ, թե ինչպես պատրաստել ձեր սեփական եղանակի վրա հիմնված փոքր երաժշտության գեներատոր: Այն հիմնված է ESP8266- ի վրա, որը նման է Arduino- ին և արձագանքում է ջերմաստիճանին, անձրևին: և լույսի ուժգնություն: Մի ակնկալեք, որ այն ամբողջ երգեր կամ ակորդներ կհաղորդի
Estեստի բազե. Ձեռքի ժեստերով վերահսկվող ռոբոտ ՝ օգտագործելով պատկերի մշակման վրա հիմնված ինտերֆեյսը ՝ 13 քայլ (նկարներով)
Gesture Hawk: Ձեռքի ժեստերով վերահսկվող ռոբոտ ՝ օգտագործելով պատկերի մշակման վրա հիմնված միջերեսը. Estեստի բազեն ցուցադրվել է TechEvince 4.0-ում ՝ որպես մարդ-մեքենա պատկերների մշակման պարզ միջերես: Դրա օգտակարությունը կայանում է նրանում, որ ռոբոտ -մեքենան կառավարող տարբեր սենսորներ կամ ձեռնոցներից բացի այլ սենսորներ չեն պահանջվում