¿Qué algoritmos comunes de visión artificial de RA debe utilizar para la RA?

1 Detección de características

La detección de entidades es el proceso de buscar y describir puntos o regiones distintivos en una imagen, como bordes, esquinas o manchas. Estas funciones se pueden utilizar para hacer coincidir diferentes imágenes de la misma escena u objeto, y para estimar la pose relativa y la orientación de la cámara. La detección de características es esencial para las aplicaciones de RA que necesitan rastrear la posición y el movimiento del dispositivo, y alinear el contenido virtual con el entorno real. Algunos de los algoritmos de detección de características más populares son SIFT, SURF, ORB y FAST.

3 Reconocimiento de objetos

El reconocimiento de objetos es el proceso de identificar y clasificar diferentes objetos en una imagen, en función de su apariencia, forma o contexto. El reconocimiento de objetos se puede utilizar para detectar y rastrear objetos específicos de interés, como rostros, logotipos o puntos de referencia, y para proporcionar información o acciones relevantes para ellos. El reconocimiento de objetos es útil para las aplicaciones de RA que necesitan mejorar la experiencia del usuario y proporcionar contenido personalizado o contextualizado. Algunos de los algoritmos de reconocimiento de objetos más utilizados son la cascada de Haar, el HOG y las redes neuronales convolucionales (CNNs).

4 Reconstrucción de la escena

La reconstrucción de escenas es el proceso de creación de un modelo 3D del entorno real, basado en múltiples imágenes o sensores de profundidad. La reconstrucción de escenas se puede utilizar para mapear y medir el diseño espacial y la geometría de la escena, y para crear una representación virtual del mundo real. La reconstrucción de escenas es beneficiosa para las aplicaciones de RA que necesitan crear entornos inmersivos y realistas, y para permitir la representación y la interacción con reconocimiento de la oclusión. Algunos de los algoritmos comunes de reconstrucción de escenas son: Estructura a partir de movimiento (Sfm), localización y mapeo simultáneos (PORTAZO)y estéreo multivista (MVS).

5 Síntesis de imágenes

La síntesis de imágenes es el proceso de generar nuevas imágenes o modificar imágenes existentes, en función de algunos criterios de entrada o salida. La síntesis de imágenes se puede utilizar para crear o editar el contenido virtual y mezclarlo con la imagen real. La síntesis de imágenes es importante para las aplicaciones de RA que necesitan producir contenido creativo y de alta calidad, y lograr una integración perfecta y natural. Algunos de los algoritmos de síntesis de imágenes más populares son la transferencia de estilos, las redes generativas adversarias (Gans)y Transferencia de Estilo Neuronal.

6 Registro de imágenes

El registro de imágenes es el proceso de alinear dos o más imágenes de la misma escena u objeto, tomadas desde diferentes puntos de vista, tiempos o sensores. El registro de imágenes se puede utilizar para combinar o fusionar las imágenes, y para corregir las distorsiones o discrepancias entre ellas. El registro de imágenes es útil para las aplicaciones de RA que necesitan utilizar múltiples fuentes de información y para mejorar la precisión y la robustez del sistema de visión. Algunos de los algoritmos comunes de registro de imágenes son las transformaciones Homografía, Afina y Rígida.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?