Распознавание изображений и 3-й рендеринг
Я получил помощь из этого ответа . Чтобы решить проблему, я выполнил следующие действия:
- Загрузил универсальный военный пакет с https://jenkins.io. / скачать /
- Запустить Дженкинса из командной строки с помощью команды
java -jar jenkins.war[1114 ]
-
Завершите установку (настройте прокси-сервер, если есть; загрузите плагины, учетные данные и т. Д.)
-
Введена пакетная команда
-
После нажав на Build сейчас, я смог увидеть запуск Excel.
4 ответа
Принятие это возможно, который был бы чрезвычайно трудным, особенно только с одним изображением объекта. Растрирующий процессор должен предположить глубину и расстояния объектов.
Что Вы описываете звуки, очень похожие на Microsoft PhotoSynth.
Вы правы, что это - чрезвычайно твердый набор проблем, особенно набор выведения 3D информации из 2D изображения. Только очень ограниченное понимание существует того, как наша визуальная система экстраполирует 3D информацию из 2D изображений, один такой подход известен как "Форма от Штриховки" и связанных шоу поиска Google, сколько (и следовательно как мало) мы знаем.
Ограбить
Это кажется, что Вы хотите сделать несколько вещей, все в домене машинного зрения.
- Распознавание объектов (т.е. находят предопределенный объект),
- 3D Реконструкция (делают 3-ю модель из изображения),
- Сегментация изображения (отключенный просто объект Вы волнуетесь по поводу происхождения),
Я оценил их в порядке самого легкого к самому твердому (согласно моему ограниченному пониманию). Все вместе, я сказал бы это, являются очень сложной проблемой. Я посмотрел бы на переходящие ссылки Википедии для получения дополнительной информации:
Обзор машинного зрения (Википедия)
Это - очень трудная задача. Самая твердая часть не распознает или сегментирует объект из изображения, а скорее выводит 3-D геометрию объекта из 2-D изображения. Вы будете иметь больше успеха, если можно использовать стереоскопическую камеру (или лазерный сканер, если у Вас есть доступ к одному ;).
Для случая 2-D изображений попытайтесь гуглить для "формы от штриховки". Это - метод для выведения 3-D формы из 2-D изображения. Это действительно делает предположения об условиях освещения и поверхностных свойствах (BRDF и геометрия), который может перестать работать во многих случаях, но если Вы используете его только для предопределенного класса объектов (например, человеческие поверхности), это может работать обоснованно хорошо.