Modélisation Géométrique Cours 4 : Acquisition de la géométrie

Acquisition du monde réel  Modélisation  Classique : CAGD  Métaphore de la sculpture  Métaphore du dessin  Acquisition automatique  Méthode de Vision  Stéréo  Modélisation basée image  Enveloppe visuelle  Lumière Structurée  Projection de motifs  Scanner laser  Temps de vol (sonar)  Utilisation de marqueurs  Shape from Shading/Shadow

Modélisation  Modélisation classique  Manipulation de Courbes/Surfaces paramétriques CAGD  Bézier - Spline – NURBS  Manipulation de points de contrôles  Création et manipulation de maillages  Manipulations des sommets  Extrusions, subdivision,....  Métaphore de la sculpture  Ajout / suppression de « matières »  Surfaces implicites ou Metaballs  Formes organiques  Méthode de dessins (sketching)  Plus récents  Interprétation des gestes et des courbes pour définir des actions

Marching Cube  Subdivision régulière de l'espace  Trouver les transitions entre intérieur et extérieur  Faire le maillage en fonction des configuration  Avantage(s)  Très rapide  Désavantage(s)  Faible qualité de maillage  Problème de résolution

Limitations  Logiciel parfois complexes à utiliser  Nécessite de nombreuses opérations pour un objet réels  Beaucoup de détails  Problème de fidélité au réel  Une solution ?  Acquisition

Vision 3D  Le relief n'est visible qu'à partir de 2 points de vues  Objets qui apparaissent disparaissent (organisation en profondeur)  Différence de vitesse de déplacement entre objets proches et lointains  Le processus  Calibrer les points de vues (les différentes matrices de projections)  Calibrer les images entre-elles (passage d'une image à l'autre)  Mise en correspondance de points similaires  Pour chaque point existants dans >2 images, calculer sa profondeur  Le résultats : un nuage de points colorés  Post-processing  Triangulation  Enlever le bruit ....

Géométrie Epipolaire  1 point dans une image = 1 droite dans une autre

Vision 3D : utilisation de forme  Utilisation de contraintes liées à des primitives haut-niveau  Cube / Cylindre / etc..  Orthogonalité / parallélisme  Dimension réelles  Calibration  Possibilité de le faire sur 1 seule image  Le résultats : Maillage / Ensemble de primitives haut-niveau  Post-processing  Combinaison des primitives (intersection,....)  Extraction et génération de textures ....

Example

Enveloppe Visuelle  Utilisation de multiple caméra (comme pour la vision 3D)  Ne travaille que sur les contours des objets  Le contour dans l'image et le point de vue forment un cône  Approche  Extraire l'objet dans chacune des images  Extraire son contour dans chacune des images  Construire le cône pour chacune des images  Faire leur intersections  Avantages  Peut-être fait en quasi temps-réel  Extraction et plaquage des textures  Désavantage  Reconstruction des trous et autres concavités  Surfaces  Grille de voxels ou maillage.

Cône définie par la silouhette

Intersection des cônes

Exemples

Lumières structurées  Principe  Projeter des motifs correspondant à un encodage (1 pixel = 1 code)  Approche  1 ou plusieurs vidéo-projecteurs  1 ou plusieurs caméras/ appareils photos  Pour chaque vidéo-projecteur  Pour chaque motif projeté  Pour chaque caméra  Faire l'acquisition de l'image  Calculer la profondeur pour chaque pixel  Post-processing  Triangulation  Enlever le bruit  Avantages  Peu coûteux  Désavantages  Problèmes des ombres  Pas de couleurs

Exemple

Scanners 3D (1)  Principe similaire  Un rayon est émis d'un point de vue  Son impact est acquis sous un autre point de vue  Par triangulation, on calcule la profondeur  Avantages  Rapide et précis  Possible de combiner avec l'acquisition de textures  Désavantages  Problèmes d'ombrages

Scanners 3D (2)  Temps de vol  Mesurer le temps mis pour un aller-retour => profondeur  Avantages  Grande précision à grande distance

Utilisation de marqueurs  Principes  Connaissance à-priori du modèle (modèle générique)  Marqueur sur l'object à capturer  Plusieurs capteurs (e.g., caméras)  Souvent pour la capture de mouvement  Différents types de marqueurs  Optiques et passifs  Motifs  Couleurs  Optiques et actifs  Caméras infrarouges et recepteurs réflechissant dans le visible  Autres  Magnétiques

Approches sans marqueurs  Principes  Connaissance à-priori du modèle (modèle générique)  Analyse d'image (contours, points caractéristiques, etc...)  Adaptation du modèle

Shape from Shading/Shadow  Principes  Eclairer l'object sous différent angles  Calculer les normales (shading) ou l'occlusion (Shadow)  Intégrer (trouver les hauteurs)