Регистрация / Вход
Прислать материал

Получение и оптимизация матрицы глубины объекта в реальном времени в 3D при помощи Leap Motion

Сведения об участнике
ФИО
Гайдашенко Анастасия Валериевна
Вуз
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования и науки Академический университет - научно-образовательный центр нанотехнологий Российской академии наук
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Раздел области наук
Информационные технологии
Тема
Получение и оптимизация матрицы глубины объекта в реальном времени в 3D при помощи Leap Motion
Резюме
Получение матрицы глубины в реальном времени; оптимизация матрицы глубины с учетом специфики Leap Motion. Визуализация матрицы глубины для 3D-объекта.
Ключевые слова
Leap Motion, Depth Matrix Optimisation, 3D, Computer Vision
Цели и задачи
Познакомиться с API Leap Motion. С помощью Leap Motion получить матрицу глубины. С помощью API Leap Motion оптимизировать полученную матрицу глубины. Визуализировать результат. Создать каркас с платформой для объекта для съемки и фиксацией для камеры с помощью шагового двигателя и Arduino.
Введение

В последнее время все популярнее стали 3D-принтеры. С каждым годом они совершенствуются и становятся все более доступными для обычных людей. Однако, сам по себе 3D-принтер не представляет интереса, если на нем можно распечатать только скачанные из интернета модели. Таким образом, помимо 3D-принтера хочется иметь некоторое усройство и, соответственно, программное обеспечение к нему, которое бы позволяло отсканировать некий предмет, чтобы потом построить его 3D-модель и распечатать ее на 3D-принтере. Кроме того, конечно, хочется, чтобы устройство было недорогим, компактным, а также имело высокую точность сканирования даже небольших объектов.

Методы и материалы

Итак, в качестве основного устройства выступил Leap Motion -- небольшой параллелепипед с двумя камерами (две камеры нужны для того, чтобы иметь возможность узнать расстояние до наблюдаемой точки). Сам по себе Leap Motion ориентирован на то, чтобы распознавать руки и жесты, однако эти функции в работе не использовались. Кроме того, чтобы сделать каркас, был использован Arduino и шаговый двигатель для вращения платформы, на которой предлагается размещать объект.

Основные шаги:

1. Изучение API Leap Motion.

2. Поиск оптимального алгоритма для общих точек на двух изображениях с разных камер.

3. Изучение различных алгоритмов поиска матрицы глубины. Выбор оптимального.

4. Разработка аппартной части сканера.

Описание и обсуждение результатов

В результате удалось реализовать как аппаратную часть, так и программную. В перспективе можно было бы по данным, которые получаются в итоге, строить 3D-модель объекта.

Используемые источники
leapmotion.com
opencv.org
Information about the project
Surname Name
Gaydashenko Anastasia
Project title
Real-rime reading and optimization of 3D depth matrix with Leap Motion
Summary of the project
Real-rime reading and optimization of 3D depth matrix with Leap Motion.
Keywords
Leap Motion, Depth Matrix Optimisation, 3D, Computer Vision