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Réalité mixte et augmentée: Manipulation dun objet virtuel à laide dune cible et dune caméra Martin Breton Masood Jahanmir Lubna Semlaji Yves St-Onge Présentation.

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1 Réalité mixte et augmentée: Manipulation dun objet virtuel à laide dune cible et dune caméra Martin Breton Masood Jahanmir Lubna Semlaji Yves St-Onge Présentation du projet de vision numérique 11 décembre 2003

2 Objectifs Interaction avec lusager Modifier la pose dun objet virtuel Temps réel Cible réelle tenue à la main

3 Méthode utilisée Homographie 4 points image 4 points modèle

4 Étapes du système Capture de limage (webcam) Segmentation / Reconnaissance Calcul de lhomographie Application de la transformation à lobjet dans la scène

5 Segmentation par la couleur Application dun seuil sur HSV Filtre Gaussien (5x5) Opérateurs morphologiques Fermeture Ouverture

6 Segmentation: ajout de critères Pourquoi? Améliorer la robustesse Limiter les fausses détections Étiquetage des blobs « Solidité » Grosseur des blobs

7 Reconnaissance Implicite à la méthode On sait quelle couleur on détecte On sait donc de quel point il sagit

8 Illustration des étapes

9 Calcul de lhomographie (1/2) Homographie: Résolution de 2 * 4 équations h 33 =1

10 Calcul de lhomographie (2/2) Pour retrouver la matrice de transformation [r1 r2 r3 t]*: * Pour assurer que r1 et r2 sont unitaires, minimisation de la différence entre la matrice « idéale » et calculée en utilisant une SVD.

11 Transformation de la pose de lobjet dans la scène OpenGL glLoadMatrix() Application de la transformation « Blending » du frame vidéo

12 Limitations (1/2) Sensible aux occultations Si un seul des points nest pas visible, le système ne fonctionne plus Équilibrage du blanc: une nécessité Fausse détection Peut trouver une zone de couleur et de forme similaire dans limage nappartenant pas à la cible

13 Limitations (2/2) Zone dopération (pour une cible 160cm x 160 cm) De 30cm à 2m On peut incliner la cible à environ 45 degrés dans tous les axes, pas plus. Déterminer les bon seuils (automatique?) Système non-causal Chaque image traitée indépendamment Solution: filtrage temporel

14 Exemple de résultats (1/7)

15 Exemple de résultats (2/7)

16 Exemple de résultats (3/7)

17 Exemple de résultats (4/7)

18 Exemple de résultats (5/7)

19 Exemple de résultats (6/7)

20 Exemple de résultats (7/7)

21 Et maintenant… La démo!


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