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Apresentando o altiro3D: Facilitando a Criação de Imagens 3D

altiro3D torna fácil e eficiente criar visuais 3D a partir de imagens 2D.

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Índice

A tecnologia de visualização 3D ficou mais acessível e tá sendo usada em vários campos, desde educação até entretenimento. Um grande desafio ao criar imagens 3D é conseguir obter informações de profundidade a partir de imagens 2D simples. Este artigo apresenta uma nova biblioteca chamada altiro3D, que facilita o processo de criar imagens e vídeos 3D a partir de fotos ou vídeos comuns.

O que é altiro3D?

O altiro3D é uma biblioteca C++ grátis, feita pra pegar uma imagem RGB comum ou um vídeo plano e transformar em uma representação 3D. Com essa biblioteca, dá pra criar várias imagens virtuais a partir de uma única imagem de origem, que podem ser organizadas numa colagem chamada "Quilt". Essa tecnologia é super útil pra criar uma imagem de campo de luz que oferece uma experiência 3D realista sem precisar de óculos especiais.

Como o altiro3D Funciona?

Técnicas de Processamento de Imagem

Pra converter uma imagem 2D em 3D, o altiro3D usa várias técnicas de processamento de imagem:

  1. Estimativa de Profundidade Monocular: Essa técnica estima a profundidade usando só uma imagem em vez de duas. Os modelos MiDaS são usados pra isso, que foram treinados em grandes conjuntos de dados.

  2. Mapeamento e Inpainting: A biblioteca aplica técnicas do OpenCV pra mapear todos os pixels da imagem. O inpainting é usado pra preencher qualquer lacuna ou dado que possa faltar devido a oclusões ou outros problemas.

  3. Algoritmo Rápido: O altiro3D implementa um algoritmo "Rápido" que simplifica a projeção 3D e a transformação das cenas.

Movimento de Pixels

No altiro3D, os pixels se movem com base nas informações de profundidade. A imagem original é tratada como o centro de todos os pontos de vista virtuais, permitindo que o software crie uma percepção de profundidade mais realista conforme o espectador se move pela imagem.

Renderização Baseada em Imagem de Profundidade (DIBR)

O altiro3D também pode trabalhar com o método DIBR, que gera imagens intermediárias a partir de uma configuração de câmera real mais lenta. Isso requer uma calibração prévia de várias configurações da câmera.

Otimização da Tabela de Consulta (LUT)

Pra acelerar o tempo de processamento, a biblioteca usa uma Tabela de Consulta baseada em pixels e dispositivos. Essa tabela ajuda a reduzir o tempo de computação significativamente, o que é crucial pra aplicações em tempo real.

Aplicações do altiro3D

Displays LCD de Visão Livre

As imagens produzidas pelo altiro3D podem ser exibidas em displays LCD de visão livre. Uma opção popular é o display lenticular inclinado conhecido como LG Portrait. Esse display permite que os espectadores vejam imagens 3D sem precisar usar óculos.

Educação e Ciência

O altiro3D é útil em ambientes educacionais e científicos, onde visualizar dados complexos em 3D pode melhorar a aprendizagem e a compreensão.

Entretenimento

A biblioteca também pode ser usada pra criar experiências imersivas em videogames e filmes, tornando tudo mais envolvente pros públicos.

Tecnologias Relacionadas

Mapas de Profundidade

Os mapas de profundidade são cruciais pra entender a disposição de uma cena. Eles podem ser criados usando vários métodos, incluindo abordagens de deep learning. Desenvolvimentos recentes em deep learning tornaram mais fácil obter informações de profundidade precisas a partir de imagens únicas.

Redes de Aprendizado Profundo Monocular

As redes para estimativa de profundidade monocular tiveram melhorias significativas. Isso inclui abordagens supervisionadas, não supervisionadas e auto-supervisionadas, cada uma com métodos únicos pra estimar a profundidade a partir de imagens.

Desafios na Criação de Imagens 3D

Criar imagens 3D a partir de fontes 2D não é fácil. Os principais problemas incluem:

Ambiguidade de Profundidade

Ao inferir profundidade a partir de uma única imagem, pode haver incertezas sobre a distância dos objetos. Isso pode afetar a qualidade da renderização 3D.

Oclusões

As oclusões podem esconder partes de uma cena, levando a informações faltando. Preencher essas lacunas com precisão é essencial pra manter uma imagem 3D coesa.

Técnicas de Inpainting

As técnicas de inpainting ajudam a restaurar regiões faltantes numa imagem. O altiro3D incorpora um algoritmo de inpainting "Rápido" pra lidar com quaisquer lacunas que apareçam durante o processo de transformação da imagem.

Conclusão

O desenvolvimento do altiro3D representa um grande passo à frente em tornar a visualização 3D mais acessível e eficiente. Usando uma variedade de técnicas de processamento de imagem, essa biblioteca permite que qualquer um crie imagens e vídeos 3D realistas a partir de imagens 2D comuns. Seja pra educação, entretenimento ou visualização científica, o altiro3D tá preparado pra desempenhar um papel vital em como a gente experiencia a mídia visual.

Fonte original

Título: altiro3D: Scene representation from single image and novel view synthesis

Resumo: We introduce altiro3D, a free extended library developed to represent reality starting from a given original RGB image or flat video. It allows to generate a light-field (or Native) image or video and get a realistic 3D experience. To synthesize N-number of virtual images and add them sequentially into a Quilt collage, we apply MiDaS models for the monocular depth estimation, simple OpenCV and Telea inpainting techniques to map all pixels, and implement a 'Fast' algorithm to handle 3D projection camera and scene transformations along N-viewpoints. We use the degree of depth to move proportionally the pixels, assuming the original image to be at the center of all the viewpoints. altiro3D can also be used with DIBR algorithm to compute intermediate snapshots from a equivalent 'Real (slower)' camera with N-geometric viewpoints, which requires to calibrate a priori several intrinsic and extrinsic camera parameters. We adopt a pixel- and device-based Lookup Table to optimize computing time. The multiple viewpoints and video generated from a single image or frame can be displayed in a free-view LCD display.

Autores: E. Canessa, L. Tenze

Última atualização: 2023-10-11 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2304.11161

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.11161

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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