موضوع مقاله: تخمین وضعیت سه بعدی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تخمین وضعیت سه بعدی | مقدمه: این موضوع در بینایی کامپیوتر یا روباتیک مطرح می‌شود، جایی که وضعیت یا تغییر مکان یک جسم می‌تواند برای تراز کردن مدل‌های طراحی به کمک رایانه، شناسایی، گرفتن یا دستکاری شی مورد استفاده قرار گیرد. | ## بخش 1: تخمین وضعیت سه بعدی | داده‌های تصویری که از آن‌ها وضعیت یک جسم تعیین می‌شود می‌تواند شامل یک تصویر تکی، یک جفت تصویر استریو، یا یک توالی تصویری باشد که در آن دوربین معمولاً با سرعتی مشخص حرکت می‌کند. اشیائی که مورد بررسی قرار می‌گیرند می‌توانند بسیار عمومی باشند، از جمله یک موجود زنده یا بخش‌هایی از بدن مانند سر یا دست‌ها. با این حال، روش‌هایی که برای تعیین وضعیت یک جسم استفاده می‌شوند معمولاً مخصوص یک دسته از اشیاء هستند و نمی‌توان انتظار داشت که برای انواع دیگر اشیاء به خوبی عمل کنند. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره نشده اگر یک مدل تقریبی سه بعدی از شی و نقاط مربوطه در تصویر دو بعدی مشخص باشد، می توان چرخش و ترجمه سه بعدی یک شی سه بعدی را از روی یک عکس دو بعدی تخمین زد. یک تکنیک رایج برای حل این موضوع اخیراً وجود داشته "POSIT" است، که در آن ژست سه بعدی مستقیماً از نقاط مدل سه بعدی و نقاط تصویر دو بعدی تخمین زده می شود و اشتباهات را به طور مکرر تصحیح می کند تا زمانی که یک تخمین خوب از یک تصویر پیدا شود. اکثر پیاده‌سازی‌های POSIT فقط روی نقاط غیرهمسطح کار می‌کنند (به عبارت دیگر، با اجسام یا سطوح مسطح کار نمی‌کند). روش دیگر ثبت یک مدل سه بعدی CAD بر روی عکس یک شی شناخته شده با بهینه سازی اندازه گیری فاصله مناسب با توجه به پارامترهای وضعیت است. | ## بخش 2: تخمین وضعیت سه بعدی | اندازه گیری فاصله بین جسم در عکس و طرح ریزی مدل 3D CAD در یک حالت مشخص محاسبه می شود. طرح ریزی پرسپکتیو یا طرح ریزی متعامد بسته به نمایش وضعیت استفاده شده امکان پذیر است. این رویکرد برای برنامه هایی مناسب است که در آن یک مدل CAD سه بعدی از یک شی شناخته شده (یا دسته بندی شی) در دسترس است. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره شده با داشتن یک تصویر دو‌بعدی از یک جسم و دوربینی که نسبت به سیستم مختصات جهانی کالیبره شده است، می‌توان وضعیتی را یافت که جسم سه‌بعدی را در سیستم مختصات جسم نشان دهد که به صورت زیر عمل می‌کند: استخراج سه بعدی از دو بعدی با استفاده از یک تصویر 2 بعدی، نقاط تصویر که مطابق با گوشه های یک تصویر هستند استخراج می شوند. پرتوهای برآمده از نقاط تصویر از نقاط 2 بعدی بازسازی می شوند تا نقاط سه بعدی که باید با پرتوهای بازسازی شده برخورد کنند، مشخص شوند. شبه کد الگوریتم برای تعیین تخمین وضعیت بر اساس الگوریتم تکراری نزدیکترین نقطه است. ایده اصلی تعیین تناظر بین ویژگی های تصویر دو بعدی و نقاط روی منحنی مدل سه بعدی است. | ## بخش 3: تخمین وضعیت سه بعدی | (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) نزدیکترین نقطه هر پرتوی برونتابی را به نقطه ای در کانتور سه بعدی تخمین بزنید (ج) موقعیت کانتور را با استفاده از این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (د) رفتن (ب) الگوریتم بالا تصاویر حاوی یک شی که تا حدی مسدود شده است را در نظر نمی گیرد. الگوریتم زیر فرض می‌کند که همه خطوط به‌طور صلب با هم جفت شده‌اند، به این معنی که موقعیت یک کانتور، موقعیت یک کانتور دیگر را مشخص می‌کند. (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) برای هر پرتو برآمده R: (ج) برای هر کانتور سه بعدی: (c1) نزدیکترین نقطه P1 پرتو R را به نقطه ای از کانتور تخمین بزنید (c2) اگر (n == 1) P1 را به عنوان P واقعی برای مطابقت خط نقطه انتخاب کنید (c3) P1 را با P مقایسه کنید: اگر dist (P1, R) کوچکتر از dist (P, R) باشد P1 را به عنوان P جدید انتخاب کنید (د) از (P, R) به عنوان مجموعه مکاتبات استفاده کنید. (ه) وضعیت را با این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (f) تبدیل خطوط، رفتن (ب) تخمین وضعیت از طریق مقایسه سیستم‌هایی وجود دارند که از پایگاه داده‌ای از یک شی در چرخش‌ها و ترجمه‌های مختلف برای مقایسه یک تصویر ورودی با تخمین وضعیت استفاده می‌کنند. دقت این سیستم‌ها محدود به موقعیت‌هایی است که در پایگاه داده‌های تصاویر آن‌ها نشان داده می‌شوند، با این حال، هدف به جای تعیین یک حالت، تشخیص آن است. | ## جمع‌بندی | شامل مواردی از سه نقطه متناظر با خطوط در این نقاط (مانند موقعیت ها و جهت گیری های مشخصه، یا نقاط منحنی با مماس)، و همچنین برای سه نقطه متناظر و یک خط مطابقت.