Я работаю над коммерческим продуктом, где мне нужно оценить позу 6DOF известного 3D CAD (закрытого трехмиллиардного треугольного меша) в одном 2D-изображении. В общем, это трудная задача, но в наших условиях эксплуатации, мы можем наложить следующие ограничения упрощающие задачу:3D-объект позы из одного изображения с использованием объекта CAD
- Объект CAD известен, и мы не стремимся к общности, как признание класс всех стульев.
- Мы можем заставить пользователя поместить камеру примерно в определенную позу (расстояние от объекта, общая ориентация +/- 15deg и т. Д.)
- Если возможно, мы использовали бы только края изображения (например, Canny) для поиска и сопоставления с объектом, рассматриваемым с данной позиции.
- Это будет использоваться в промышленной среде с искусственными объектами (трубы, клапаны, соединения и т. Д.) Без большой текстуры.
Все эти ограничения приводят меня к мысли, что даже относительно старые и несколько базовые методы могут работать. Например, в Sonka и al. книга, раздел 12.3.2. Алгоритм Гоада объясняет документ 1986 года от Goad C. «Быстрое трехмерное моделирование», которое могло бы относительно хорошо работать в соответствии с нашими предположениями с помощью подхода «гипотеза и проверка» сверху вниз. Я также знаю, что промышленное зрение и сообщество робототехники долгое время решали эту проблему и ее обобщение, поэтому там было что-то полезное.
Кто-нибудь знает о коммерчески применимой реализации (например, OpenCV и т. Д.), Решающей эту проблему?
Более конкретно:
- Я не ищу для глубокого изучения материала нуждающегося в учебном этапе в автономном режиме с тысячами точек зрения наших моделей САПРА.
- Я НЕ ищу методы RGB-D, основанные на датчиках глубины. Цвет также не имеет значения, поскольку САПР бесцветен.
- «Старые» методы из исследовательской моды в порядке, даже предпочтительнее, поскольку мы будем работать на низкопроизводительном компьютере.
- В идеале, используя C или C++ (может зависеть, например, от OpenCV).
- Используется на коммерческой основе (лицензируется под BSD, MIT, BOOST и т. Д.), А не GPL.
Заранее благодарим за любые предложения, которые может предложить любой.
Если у вас есть модель САПР, вы можете попробовать создать несколько позы вокруг позывы пользователя и использовать меру подобия, чтобы определить, какая поза находится ближе всего к текущему виду. – Catree
@RCYR Мне было бы интересно, если вы сможете поделиться соображениями, которые вы рассматривали. Начиная с аналогичного случая. –
Вы нашли решение? – Ketan