1. Preprocesamiento y estabilización de imagen :
- Antes de realizar el seguimiento, es importante estabilizar el vídeo para reducir el movimiento de la cámara y garantizar un marco de referencia consistente. Para este fin se pueden aplicar varias técnicas de estabilización de vídeo.
- Preprocese el video extrayendo fotogramas individuales y aplicando mejoras de imagen como eliminación de ruido y corrección de color para mejorar la calidad de la imagen para el seguimiento.
2. Detección y descripción de funciones :
- Identificar y extraer características distintivas de la imagen que desea rastrear. Esto se puede lograr utilizando varios detectores de características como SIFT (Transformación de características invariantes de escala), SURF (Características robustas aceleradas) u ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).
- Extraer descriptores de características, que representan patrones o características únicos de estas características detectadas. Estos descriptores deben ser resistentes a la rotación, los cambios de escala y las variaciones de iluminación.
3. Coincidencia de funciones :
- Para cada fotograma del vídeo, compare las características extraídas con las de la imagen de referencia utilizando un algoritmo de coincidencia de características como Brute-Force Matcher o Flann-based Matcher de OpenCV.
- Encuentre las mejores coincidencias según métricas de similitud o distancia entre descriptores de características. Descartar coincidencias erróneas utilizando umbrales adecuados.
4. Estimación de homografía :
- Una vez que tenga las coincidencias de características correspondientes entre la imagen de referencia y el fotograma actual, estime la matriz de homografía. La matriz de homografía describe la transformación geométrica entre los dos planos y se puede utilizar para proyectar la imagen de referencia en el cuadro actual.
5. Deformación y proyección de imágenes :
- Utilice la matriz de homografía estimada para deformar la imagen de referencia y proyectarla en el fotograma actual. Esta proyección garantiza que la imagen de referencia se alinee con la imagen de destino en el vídeo, a pesar de la rotación y los cambios de perspectiva.
6. Seguimiento y refinamiento :
- Repita la detección de características, la coincidencia de características, la estimación de homografía y la proyección para fotogramas posteriores del vídeo.
- Refinar el seguimiento aplicando técnicas como filtros de Kalman para predecir la ubicación de la imagen y reducir el ruido en el proceso de seguimiento.
7. Validación y Corrección :
- Verifique la precisión del seguimiento y corrija cualquier desviación o error comparando la imagen proyectada con la imagen real del video. Esto puede implicar una inspección visual o la implementación de controles de coherencia.
Si sigue estos pasos, puede rastrear una imagen a lo largo de un video giratorio de 360 grados, lo que permite diversas aplicaciones, como seguimiento de objetos, realidad aumentada y experiencias de realidad virtual.