संवर्धित वास्तविकता की दहलीज पर: डेवलपर्स के लिए क्या तैयार करना है (भाग 3 का 3)

संवर्धित वास्तविकता पर रिपोर्ट का ट्रांसक्रिप्ट-ट्रिलॉजी ( भाग 1 और भाग 2 देखें ) का तीसरा और अंतिम भाग।

यह संवर्धित वास्तविकता के लिए लागू इमेज प्रोसेसिंग के बारे में होगा:

• मार्कर और टैग का पता लगाना;
• आंदोलनों के मार्कर कैप्चर की बहु-कक्ष प्रणाली;
• संरचित हाइलाइटिंग;
• जेड-सेंसर (विशेष रूप से, Kinect);
• पोज़ के डेटाबेस का उपयोग;
• विशुद्ध रूप से ऑप्टिकल मोशन कैप्चर सिस्टम।

और नाश्ते के लिए - संवर्धित वास्तविकता के भविष्य का एक व्यक्तिपरक दृश्य, जो कुत्ते के साथ चित्र का अर्थ स्पष्ट करेगा।

मार्करों

बहुत अधिक दिलचस्प और नवीन वीडियो कैमरों से प्राप्त होने वाली वीडियो छवियों का सिर्फ प्रसंस्करण है। मार्करों का उपयोग सबसे सरल है।


उदाहरण के लिए, जैसा कि हम सोनी मूव पर देखते हैं, एक चमकदार गेंद है। यह एक बहुत अच्छी बात है, क्योंकि अगर हम मार्कर (डी) के वास्तविक व्यास को जानते हैं, तो हम अपने कैमरे के मापदंडों को जानते हैं, जैसा कि इसे कहा जाता है, देखने के कोण (फील्ड-ऑफ-व्यू = FOV), और इसकी रिज़ॉल्यूशन, चौड़ाई (W) और ऊंचाई में ( एच), और छवि पर मार्कर के प्रक्षेपण के पिक्सल में आकार को जानते हुए (डी), हम अपनी वास्तविक वस्तु (एल) की दूरी का अनुमान लगा सकते हैं, और सामान्य तौर पर, हम कैमरा समन्वय प्रणाली में इसकी स्थिति का अनुमान लगा सकते हैं।


यह पूरी तरह से सरल और बेवकूफ़ फ़ार्मुलों के अनुसार किया जाता है, ठीक है, अगर हमारे पास 75 °, 640 × 480, और गेंद 5 सेमी का एक देखने का कोण है, और हम इसे 20 पिक्सेल के रूप में देखते हैं, तो इसका मतलब डेढ़ मीटर है। सोनी मूव ट्रैकिंग इस मूल सिद्धांत पर काम करता है। एक एक्सेलेरोमीटर है, एक जाइरोस्कोप है, और एक चुंबकीय कम्पास है, जिसके लिए हम कोण देख सकते हैं, लेकिन हम अभी भी आश्चर्य करते हैं कि यह अंतरिक्ष में कहां है।

एक पूरी तरह से सरल कैमरा है, सोनी Playstation Eye, वैसे, एक अच्छा कैमरा। यह अपेक्षाकृत सस्ती है, और एक ही समय में यह उच्च आवृत्ति और कम विरूपण (ज्यामितीय) के साथ शूट कर सकता है।


और सामान्य तौर पर, इसके आधार पर, हम समझ सकते हैं कि हमारे पास क्या है, और यहाँ ऐसी संवर्धित वास्तविकता है। यहां, इस मामले में, दोस्त ने सोनी मूव के बजाय अपने हाथों को आकर्षित किया, क्योंकि मार्करों से हम समझते हैं कि वे कहां हैं, और हम हाथ को स्केल कर सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि यह करीब है या दूर है, और कोनों में हम समझते हैं कि इस हाथ को कैसे उन्मुख किया जाए।

उच्च आवृत्ति कितनी है?

60 फ्रेम प्रति सेकंड, वह भी जानती है कि 77 कैसे जारी करना है, लेकिन यह किसी प्रकार का चरम मोड है।

छवि पर मार्कर का पता कैसे लगाएं

छवि पर मार्कर कैसे खोजें? खैर, डंबल रास्ता दरवाजे पर है। यानी आपके पास किसी प्रकार की तस्वीर है, यह किसी प्रकार का संकेत है, और आप बस यह जानते हैं कि मार्कर केवल उस रंग में सबसे चमकीले होते हैं जिसकी हमें ज़रूरत होती है, और बस उन्हें थ्रेसहोल्ड द्वारा काट दिया जाता है। वास्तव में, अधिकांश एल्गोरिदम उस तरह से काम करते हैं। ट्रिकियर डिटेक्टर होते हैं, जहां वे सभी प्रकार के गॉस में प्रवेश करते हैं, और जैसे, लेकिन वे काफी महंगे होते हैं, और जो आप वास्तविक समय में देखते हैं, वह संभवतः एक साधारण दहलीज है, शायद किसी प्रकार के मोड़ के साथ।


उदाहरण के लिए, इस तरह के कुछ ट्रिकी मार्कर अक्सर संवर्धित वास्तविकता में उपयोग किए जाते हैं, कुछ प्रकार के दो-आयामी बारकोड, बस सरल। यहां उनका पता लगाया जाता है, और अब, उनके शीर्ष पर आप किसी भी आकृति को चित्रित कर सकते हैं:


वे इसे कैसे करते हैं? वास्तव में, यहां मूल चित्र भी है, फिर इसे थ्रेशोल्ड पर काट दिया जाता है, समोच्चों को साफ किया जाता है, और फिर इस द्विभाजित चित्र के साथ आप पहले से ही ग्रिड को ओवरले कर सकते हैं, समझ सकते हैं कि क्या चित्रित किया गया है, क्या नहीं है, और पैटर्न लागू करें:


छवि प्रसंस्करण में यह सब जादू अक्सर कुछ पूरी तरह से बेवकूफ एल्गोरिदम का मिश्रण होता है, और सबसे महत्वपूर्ण बात - इस मिश्रण को चुनने के लिए, इसमें मुख्य नवाचार।

लेकिन अधिक मुश्किल एल्गोरिदम हैं, अब कंप्यूटिंग शक्ति बढ़ रही है, यह उपलब्ध हो रही है।

यदि आपके पास एन कैमरे हैं, और एम मार्कर हैं, तो आप अंतरिक्ष में प्रत्येक मार्कर की स्थिति की गणना करने के लिए सामान्य रूप से त्रिकोणासन कर सकते हैं, यह समझकर कि यह प्रत्येक विमान पर कैसे प्रक्षेपित किया जाता है, और इसके आधार पर, कुछ और अधिक जटिल बनाते हैं।


उदाहरण के लिए, ऐसे डायनासोर से, जो इस प्रणाली का सक्रिय रूप से शोषण करता है, यह विचार, विकॉन है । इसकी कीमत लगभग एक लाख डॉलर है। एक व्यक्ति को एक विशेष सूट पहनाया जाता है, जो मार्करों के एक समूह से घिरा होता है, बड़ी संख्या में कैमरे लगाता है और फिर, वास्तव में, इन मार्करों की स्थिति के आधार पर, आप इन कंकालों को फिर से संगठित करने का प्रयास कर सकते हैं।


इस मार्कर द्वारा ट्रैक किए जाने के आधार पर मानव कंकाल कैसे चलता है, इसका पुनर्निर्माण करें। वैसे, वीडियो काफी अंधेरा है, और आप लगभग मार्करों को स्वयं नहीं देखते हैं, क्योंकि वे अवरक्त प्रकाश द्वारा रोशन होते हैं, और कैमरों में अवरक्त डिटेक्टर होते हैं।



वैसे, कैमरे स्वयं, केवल मार्कर के निर्देशांक द्वारा कंप्यूटर में संचालित होते हैं, क्योंकि इतने सारे कैमरों से चित्र को कंप्यूटर में चलाने के लिए, चाहे वह आधुनिक बसें ही क्यों न हों ... अब, सबसे गूंगा एल्गोरिदम को कैमरे में ही सीवन किया जाता है - एक थ्रेशोल्ड, एक विशेष चिप, और यह पहले से ही कंप्यूटर में है। स्थानांतरण, मोटे तौर पर बोलना (x, y), मार्कर छवि के निर्देशांक, और फिर कंप्यूटर थ्रेशिंग है।

लेकिन वहाँ, सभी समान, मार्करों द्वारा कंकाल की स्थिति को बहाल करने के लिए पर्याप्त गणित को चालाक है, यह अभी भी काफी जटिल है। यहां वे इसे एक लाख डॉलर में बेचते हैं, वे अनिवार्य रूप से औद्योगिक मार्कर प्रणालियों के बीच केवल एक गंभीर प्रतियोगी हैं, यह ऑप्टीकट्रैक है । वे छह हजार डॉलर से शुरू कुछ बेचते हैं, लेकिन सामान्य रूप से काम करने के लिए कम से कम 10 हजार के लिए। लेकिन वहां उनके पास प्रतिबंधों का एक गुच्छा है - एक अभिनेता, और पसंद है।

यह एक ऐसा बाजार है, इसलिए आप समझते हैं, यह अभी भी महंगा है।

कुल: छवियों को संसाधित करना कठिन है, इसलिए आप बाहर निकल सकते हैं: मार्करों का उपयोग करें - दहलीज को काटें, और यह सब, हमारे पास पहले से ही एक डॉट है, और हम डॉट्स के साथ इसे किसी भी तरह समझ लेंगे।

संरचित प्रकाश

तदनुसार, छवि प्रसंस्करण को आसान बनाने के लिए निम्नलिखित ऐसी विकृति है, जो हमारी वस्तु पर कुछ संरचित प्रकाश को लेने और निर्देशित करने के लिए है। इस मामले में, यह दृश्यमान श्रेणी में है, दृश्यमान श्रेणी के कैमरे काम कर रहे हैं, आप कुछ छोटे लागू कर सकते हैं। इसके आधार पर, कई कैमरों के साथ शूटिंग ... हमारे पास छवि में एक ऐसी संरचना है, जिसका पता लगाना बहुत मुश्किल नहीं है, और इस पर आधारित है कि एक छवि में दूसरे के सापेक्ष कैसे स्थानांतरित किया जाता है, यह संभव है, फिर से त्रिभुज के कारण, तीन आयामी मॉडल का पुनर्निर्माण करना।



लगभग दस साल पहले, मैं इसे थोड़ा सा कर रहा था, मैं अभी भी एक लैपटॉप पर कहीं है लेनिन का चेहरा स्कैन किया गया है। डरावनी बात।

तथ्य की बात के रूप में, माइक्रोसॉफ्ट सरफेस इस सिद्धांत पर काम करता है, जब तक कि उपभोक्ता वस्तुओं में नहीं जाता है, जब तक कि यह शुद्ध विकास-अनुसंधान नहीं होता है, और शायद यह नहीं है, क्योंकि यह काफी महंगा है ⁾ ।


नीचे चार या उससे अधिक इंफ्रारेड कैमरे लगे हैं, एक इंफ्रारेड स्ट्रक्चर्ड बैकलाइट है, और इसी के आधार पर, वह समझती है कि वे इस सरफेस पर रखते हैं, जिसके साथ वे इसे छूते हैं, और जैसे। यानी यह काफी अच्छा और सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस है।



सबसे अधिक मुझे यह पसंद है कि जब फोन का पता लगाया जाता है, तो आप चित्रों को फेंक सकते हैं। यह संवर्धित वास्तविकता का एक बहुत अच्छा अनुप्रयोग है, बहुत ही भौतिक।

Z- कैमरे / Z- सेंसर

आगे - जेड-कैमरा, जेड-सेंसर। यह, ज़ाहिर है, Microsoft Kinect है, और मैंने आपको इसके बारे में और बताने का वादा किया है।


लेकिन वास्तव में, Kinect, जिसे पहले प्रोजेक्ट नेटल कहा जाता था, की जड़ें 3DV के जेड-सेंसर और जेड-कैम में हैं , और Microsoft ने उन्हें खरीदा ।


और इस सेंसर के पूर्वज जीवित हैं। अब, यदि कोई लैपटॉप पर देखता है, तो मैं यहां आऊंगा, और यहां एक गहरा नक्शा है, लेकिन जेड-सेंसर ही।



यह सेंसर वास्तव में कैसे काम करता है? वास्तव में, यह एक लेजर रेंजफाइंडर की तरह है। प्रकाश की एक किरण वहां भेजी जाती है, यह वस्तु से परावर्तित होती है और कुछ पिकोसकंड देरी के साथ वापस आती है, और हमने उन्हें किसी तरह से मापना सीखा। यह अनिवार्य रूप से वस्तु और पीठ के लिए प्रकाश संकेत का पारगमन समय है:


मैंने इस वीडियो को अपने साथ घर पर रिकॉर्ड किया, गहराई का नक्शा ऐसा दिखता है:


और इसके अलावा, यह सामान्य आरजीबी-छवि को हटा देता है, ताकि आप किसी तरह से इसका विश्लेषण कर सकें। आप समझते हैं कि यह बहुत अच्छा डेटा, गहराई, दूरी है, इसके साथ काम करने के लिए बहुत आसान है आरजीबी के साथ, आप इशारों और पसंद का अनुमान लगा सकते हैं।

लेकिन Kinect, यह अभी भी अलग कैसे है। ऐसा लगता है कि इस तथ्य के बावजूद कि उन्होंने इसे खरीदा था, उन्होंने यह सब एक अलग सिद्धांत ² पर बनाया ⁾ । क्योंकि उनके पास दो कैमरे हैं जो गहराई निर्धारित करते हैं, और एक जो आरजीबी ³⁾ । और ऐसा लगता है कि वे ऑब्जेक्ट को अवरक्त रेंज में कुछ प्रकार की संरचित रोशनी देते हैं, और वे इसे दो कैमरों के साथ शूट करते हैं, और कुछ बल्कि जटिल चिप इसकी गणना करते हैं, बैकलाइट के साथ इन छवियों के सहसंबंध और विभिन्न बिंदुओं की गहराई के संदर्भ में। यानी उन्होंने अनिवार्य रूप से तकनीक बदल दी।

Kinect-ohm के साथ एक और दिलचस्प बात यह है कि उन्होंने मान्यता के लिए कुछ निश्चित पोज़ का एक डेटाबेस का उपयोग किया ... आखिरकार, कार्य पहचान में रहता है - जिसमें व्यक्ति इस समय मुद्रा में है, और उन्हें वास्तविक समय की आवश्यकता है, क्योंकि यह सब खेल के लिए है। उन्होंने किसी तरह के डेटाबेस का इस्तेमाल किया, और यह सब बहुत जटिल है, बहुत गुप्त है। ⁴⁾

एमआईटी में कुछ विकास हैं जो हाथ के लिए कुछ समान करते हैं,


जिस पर वे एक विशेष चित्रित दस्ताने में डालते हैं, आप एक सफेद लाइक्रा दस्ताने पर कुछ पैटर्न ऑर्डर और प्रिंट कर सकते हैं, और फिर वे उसी तरह से हाथ की स्थिति को बहाल करते हैं:

• किसी तरह तस्वीर कम करो,
• इसकी कुछ विशेषताओं की गणना करें,
• और निकटतम डेटाबेस खोजें
• और पाया, उनके पास एक तैयार स्थिति है।

यहां बताया गया है कि यह कैसे काम करता है, जिस तरह से आप अपने हाथों का उपयोग कर सकते हैं। मजेदार है ऐसा विकास। अब तक, बहुत कुछ इस तथ्य पर आ गया है कि आपको किसी प्रकार की चाल को लागू करने की आवश्यकता है - एक मार्कर लटकाएं, कुछ विशेष पर डाल दें। देखें कि वे इस सब के लिए कैसे उपयोग कर सकते हैं - ऑप।



ठीक है, तो यह उनकी फंतासी है कि वे अपने हाथ नहीं धोते हैं, लेकिन वे उन्हें एक दस्ताने में लेते हैं और धोते हैं। अच्छा किया, विनोदी दोस्तों।

ट्रू ऑप्टिकल: कई कैमरे

फिर भी, आप छलनी करने की कोशिश कर सकते हैं और इसे पूरी तरह से वैकल्पिक रूप से कर सकते हैं, बिना तरकीबों के, कैमरों का एक गुच्छा डालते हैं, जटिल एल्गोरिदम को काटते हैं, इस तरह के एक वाणिज्यिक प्रणाली है, फिर से मोशन कैप्चर के लिए, मानव आंदोलनों को पकड़ने के लिए, इसे ऑर्गेनिक मोशन कहा जाता है।



किसी तरह का मुश्किल एल्गोरिथम है, उन्होंने अपनी स्थिति को बहाल करने के लिए वहां एक व्यक्ति को हिला दिया, अर्थात। यह सब थोड़ा बर्बर है, यह सब दिखता है, यहां वीडियो है, यह एंड्रयू गार्लिक है, विचार और सीईओ के लेखक, वह हमारे पास आए और प्रदर्शनी में हमसे बात की, ऐसे एक सामान्य और मिलनसार अमेरिकी चाचा।



यहां वह बताता है कि उसकी प्रणाली कैसे व्यवस्थित है, उसके पास कैमरों की एक व्यवस्था है, बहुत कुछ है, और आप एक विशेष पृष्ठभूमि देखते हैं। वास्तव में, वास्तविक समय में, यह इसे शूट करता है और आपके पास स्क्रीन पर एक चरित्र है जो एनिमेटेड है, ... इस तरह।

इस तरह की प्रणाली के लिए यह सब लागत, मूल्य, 60 हजार डॉलर से है, यह उपकरण के साथ टर्नकी है।

हम इस जगह पर भी काम करने की कोशिश कर रहे हैं, हमारे पास एक मार्कर रहित कैप्चर भी है, लेकिन हमारे पास एक ऐसा है जिसे हम आम तौर पर काफी सस्ती बनाना चाहते हैं, साधारण कैमरों के साथ, हम साधारण कंप्यूटर के साथ, स्वयं PlayStation का उपयोग करते हैं। और अगर किसी को दिलचस्पी है, तो मैं कार्यक्रम दिखा सकता हूं, हम इसे हटा नहीं सकते हैं, हम इसे नहीं ला सकते हैं, और फिर, हमारा प्रसंस्करण वास्तविक समय नहीं है, लेकिन ऑफ़लाइन है, यह इतना दिलचस्प नहीं है, आप इसे लाइव नहीं देख सकते।



यहाँ एक उदाहरण है, हमारे उपयोगकर्ताओं में से एक ने हमारे मॉकअप का उपयोग करते हुए, ऐसी एक एक्शन फिल्म बनाई:



लोग पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं, हालांकि हमें अभी भी ⁵ को परिष्कृत और परिष्कृत करने की आवश्यकता है ⁾ । लेकिन यह पहले से ही बस के आसपास बैठने से बेहतर है और अपने हाथों से इस सभी एनीमेशन को खींचने की कोशिश कर रहा है। यहाँ ऐसी बात है।

ट्रू ऑप्टिकल: एक मूविंग कैमरा

खैर और आखिरी, मैं वास्तव में खत्म करता हूं - वास्तव में ऑप्टिकल। कई कैमरे थे, अब कल्पना करें कि आपके पास एक चलती कैमरा है। यानी आपको समय के साथ वही वस्तुएँ मिलती हैं जिन्हें आप विभिन्न दृष्टिकोणों से देखते हैं। इसके आधार पर, आप इन वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।



यहां एक लाइव प्रोग्राम है जो छवि पर कुछ बिंदुओं को ट्रैक करने की कोशिश करता है, और इसके आधार पर, यह वास्तविक तीन आयामी दुनिया में चित्र में कुछ विमानों को ढूंढता है और आप उन पर कुछ अक्षर लगा सकते हैं, सब कुछ काफी मज़ेदार है, यह एक लाइव प्रदर्शन है इसके अलावा, यह सब स्रोत कोड में उपलब्ध है । केवल एक चीज नहीं है कोई तैयार सी-बिल्ड-महिला उदाहरण हैं, इसलिए आपको खोज के माध्यम से जाने की जरूरत है, और सभी को इकट्ठा करने में सक्षम हो। मैं विंडोज के तहत नहीं कर सकता था, हालांकि यह दावा किया जाता है कि यह संभव है। सच है, मैंने लंबे समय तक प्रयास नहीं किया, लेकिन अगर कोई बहुत दिलचस्पी रखता है, तो आप चारों ओर खेल सकते हैं।

भविष्य

भविष्य के बारे में। प्रस्तुति में पैसे के बारे में बात करना सुनिश्चित करें।


वे सभी प्रकार के धन में तेज वृद्धि का सुझाव देते हैं, हालांकि यह सिर्फ है ... इतने सारे मिलियन डॉलर नहीं है, और अध्ययन इतना सुखद है।

लेकिन वास्तव में इस के रास्ते में तीन समस्याएं हैं।

मजबूती

पहली मजबूती है, यानी वास्तव में विश्वसनीय। वह सब जो आप देखते हैं और उपयोग करने का प्रयास करते हैं, यह वास्तव में छोटी गाड़ी है, और जैसा कि यह अविश्वसनीय था।


रोबस्टनेस एक टंबलर की तरह है, यानी इस तथ्य के बावजूद कि आप हस्तक्षेप का परिचय देते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि कुछ अपूर्ण है, लेकिन फिर भी काम करना जारी है। हालांकि यह नहीं है, ये प्रौद्योगिकियां अभी भी बहुत नाजुक हैं, उनका उपयोग बहुत सावधानी से किया जाना चाहिए।

त्वरित प्रतिक्रिया

दूसरा त्वरित उत्तर है। क्योंकि अगर हम कुछ कार्रवाई करते हैं, और हम कुछ समय बाद उस पर प्रतिक्रिया देखते हैं, तो हमारे सिर में संज्ञानात्मक असंगति पैदा होती है। वैसे, यह Microsoft Kinect की मुख्य समस्या है, क्योंकि उनके पास खेल में कार्रवाई और प्रदर्शन के बीच बहुत ही ध्यान देने योग्य अंतराल है, और इसलिए उनके सभी गेम बहुत ही आलीशान हैं - कट्टर ⁶ नहीं ⁾ । यानी इस तरह के कट्टर खेलों में, यह अब तक लागू नहीं है, लेकिन सोनी मूव लागू है, इसमें लगभग कोई कमी नहीं है, यह लगभग दस मिलीसेकंड है।

असहायता

और फिर वास्तव में यह सब की उपयोगिता। जबकि इनमें से कई एप्लिकेशन बहुत ही संदिग्ध उपयोगिता के हैं, जैसे कि कुत्ते का पांचवा पैर। उदाहरण के लिए, एंड्रॉइड पर इस तरह का एक एप्लिकेशन है, यह मंजिल पर एक वस्तु की दूरी को मापता है, ऊंचाई को जानता है, अर्थात। वहां आपको उस ऊंचाई को दर्ज करने की आवश्यकता है जिस पर डिवाइस स्थित है, कैमरे में ऐसा क्रॉसहेयर है, आप फर्श पर एक बिंदु पर इंगित करते हैं, और यह आपको दूरी दिखाता है। हम कोण की गणना कर सकते हैं, हमने यह पता लगाया, हमने कलमन फ़िल्टर या अल्फा-बेट में महारत हासिल की, हमने इसे दर्ज किया और फिर, साइन या कोसाइन के प्रमेय द्वारा, जैसा कि आप चाहते हैं, हमें वास्तविक दूरी मिलती है।

ऐसा क्यों है, मुझे नहीं पता। तो जबकि इसके साथ कुछ समस्याएं हैं।

भविष्य अब है

खैर, भविष्य में ऐसा क्या हो सकता है, बीएमडब्ल्यू इसे कैसे देखता है, सामान्य तौर पर, बीएमडब्ल्यू को भविष्य के रूप में दिखाना बहुत अच्छा है:



भविष्य का तकनीशियन। यानी कोई अपने बीएमडब्ल्यू के साथ अर्मेनियाई सेवा के लिए आया था, यह ज्ञात है कि वे कल ही गांव से आए थे, उन्हें पता नहीं है कि कार में कैसे और क्या व्यवस्था है, इसलिए वे विशेष चश्मे पर डालते हैं, वह उन्हें खींचती है "यार, यहां आपको दो शिकंजा खोलना होगा" । तो उसने कहा "अगला कदम", उसने अर्मेनियाई लहजे को नष्ट कर दिया, और दिखाया कि "अब इसे हटा दें"। इसलिए इसे बनाना संभव है, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या सब कुछ वापस इकट्ठा करना भी संभव है, सामान्य तौर पर, बीएमडब्लू का भविष्य खुद को इतना देखता है।

इस तरह से AVATAR फिल्म को शूट किया गया (मैंने यह कहावत सुनी कि अवतार देखना खुद अवतार को देखने से कहीं ज्यादा दिलचस्प था):



यहां वे विशेष मार्करों के साथ विशेष सूट में हैं, इसके अलावा, उनके चेहरे पर काले डॉट्स हैं, लेकिन हमें चेहरे के एनीमेशन को भी कवर करने की आवश्यकता है, जिसका मैंने अभी तक उल्लेख नहीं किया है। काले डॉट्स चेहरे पर लागू होते हैं, और यहीं कैमरा ब्रैकेट पर लटका होता है। तदनुसार, वे तुरंत चेहरे के एनीमेशन और पूरे के आंदोलन दोनों पर कब्जा कर लेते हैं।

और वे कुछ प्रकार के पौराणिक स्कूल के बजाय वहां असली घोड़ों की सवारी करते हैं, जो कि पेंडोरा पर है। सामान्य तौर पर, यदि आप YouTube पर "AVATAR MOCKUP" टाइप करते हैं, तो आपको एक ही वीडियो का एक गुच्छा मिलेगा, जो विभिन्न लोगों और संगठनों द्वारा दस बार डाउनलोड किया गया है। यहां, आप एक करीब से देख सकते हैं - उन्होंने इस पर काले डॉट्स लगाए, ये भी मार्कर हैं। हॉलीवुड में, वे भाप नहीं लेते हैं।

जैसा कि मैं इसे समझता हूं, इसे उज्ज्वल बनाने के लिए सभी प्रकार के नवाचार थे, चेहरे की रोशनी थी और उन्होंने आंखों की गति को ट्रैक करना भी सीख लिया था। यहां (चट्टान पर ड्रैगन के साथ एक दृश्य) - क्या आपको लगता है कि यह सब एक कंप्यूटर पर तैयार किया गया था? हां कर दिया, लेकिन अभिनेताओं को उड़ना पड़ा।

इसके अलावा, एक समय मैं हैरान था कि कैसे मैट्रिक्स को वहां गोली मार दी गई थी - यह पता चला कि उन्हें वहां रस्सियों पर लटका दिया गया था ताकि वे वहां दीवारों के साथ भाग जाएं। इसलिए अभिनेताओं को अभी भी पसीना बहाना पड़ता है।

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यह सब है, तुम एआर में देखो!

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नोट

¹⁾ रिपोर्ट के बाद छह महीने बीत चुके हैं, Microsoft एक नए संस्करण की घोषणा करने में कामयाब रहा - भूतल 2.0 , नए सिद्धांतों पर काम करना - PixelSense। और निकट भविष्य में सैमसंग SUR400 डिवाइस की बिक्री शुरू होने की उम्मीद है।


²⁾ जैसे ही Kinect बिक्री पर गई, उन्हें तुरंत हटा दिया गया और पता चला कि PrimeSense से एक चिप है। यह भी एक इज़राइली कंपनी है (3DV की तरह), लेकिन वे Microsoft को नहीं बेची गईं, इसलिए अब उनकी चिप ASUS Xtion में है ।

³⁾ वास्तव में, एक अवरक्त कैमरा, एक RGB कैमरा और संरचित रोशनी के लिए एक अवरक्त लेजर है। हैलो फिर से संरचित प्रकाश! यहाँ एक कमरे में काम कर रहे किन्क के साथ एक कमरा इन्फ्रारेड ग्लास के माध्यम से दिखता है:


⁴⁾ बहुत पहले नहीं, एमएस रिसर्च ने इस विषय पर एक लेख प्रकाशित किया था: सिंगल डेप्थ इमेज से पार्ट्स में रियल-टाइम ह्यूमन पोज मान्यता । दिलचस्प है, आधिकारिक पेटेंट थोड़ा अलग दृष्टिकोण का वर्णन करता है।

⁵⁾ इस समय के दौरान, उन्होंने काइनेक्ट समर्थन के साथ एक संस्करण जारी किया और बहुत सुधार किया:


⁶⁾ एक महीने से भी कम समय में, एमएस ने घोषणा की कि मानव शरीर ट्रैकिंग एल्गोरिथ्म का एक नया संस्करण तैयार किया जा रहा है, जिसमें काफी कम समय की देरी है।