Att spåra en bild i en 360-graders roterande video kan vara en utmanande uppgift på grund av det ständigt föränderliga perspektivet och transformationerna i videon. För att effektivt spåra en bild i en sådan video kan du följa dessa steg:
1. Förbearbetning och bildstabilisering :
– Innan spårning är det viktigt att stabilisera videon för att minska kamerarörelser och säkerställa en konsekvent referensram. Olika videostabiliseringstekniker kan användas för detta ändamål.
- Förbearbeta videon genom att extrahera individuella bildrutor och tillämpa bildförbättringar som försvagning och färgkorrigering för att förbättra bildkvaliteten för spårning.
2. Funktionsdetektering och beskrivning :
- Identifiera och extrahera särdrag från bilden du vill spåra. Detta kan uppnås med hjälp av olika funktionsdetektorer som SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) eller ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).
- Extrahera funktionsbeskrivningar, som representerar unika mönster eller egenskaper hos dessa upptäckta funktioner. Dessa beskrivningar bör vara robusta för rotation, skalförändringar och ljusvariationer.
3. Funktionsmatchning :
- För varje bildruta i videon, jämför de extraherade funktionerna med de från referensbilden med hjälp av en funktionsmatchningsalgoritm som Brute-Force Matcher eller Flann-baserad Matcher från OpenCV.
- Hitta de bästa matchningarna baserat på likheter eller avståndsmått mellan funktionsbeskrivningar. Kassera felaktiga matchningar med lämpliga trösklar.
4. Homografisk uppskattning :
- När du har matchat motsvarande funktion mellan referensbilden och den aktuella bilden, uppskatta homografimatrisen. Homografimatrisen beskriver den geometriska transformationen mellan de två planen och kan användas för att projicera referensbilden på den aktuella bilden.
5. Bildförvrängning och projektion :
- Använd den uppskattade homografimatrisen för att förvränga referensbilden och projicera den på den aktuella bilden. Denna projektion säkerställer att referensbilden är i linje med målbilden i videon, trots rotations- och perspektivförändringar.
6. Spårning och förfining :
- Upprepa funktionsdetektering, funktionsmatchning, homografiuppskattning och projektion för efterföljande bildrutor i videon.
- Förfina spårningen genom att använda tekniker som Kalman-filter för att förutsäga bildens plats och minska brus i spårningsprocessen.
7. Validering och korrigering :
- Kontrollera spårningsnoggrannheten och korrigera eventuella avvikelser eller fel genom att jämföra den projicerade bilden med den faktiska bilden i videon. Detta kan innebära visuell inspektion eller genomförande av konsekvenskontroller.
Genom att följa dessa steg kan du spåra en bild genom en 360-graders roterande video, vilket möjliggör olika applikationer som objektspårning, förstärkt verklighet och virtuell verklighet.
