1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect

44 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • 0.pdf

    • Page 1

  • 1.pdf

  • 2.pdf

  • 3.pdf

  • 4 BIA SAU LETTER.pdf

    • Page 1

Nội dung

Ngày đăng: 27/11/2021, 23:43

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.2: Cấu tạo Kinect - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.2 Cấu tạo Kinect (Trang 19)
Hình 2.2 miêu tả cấu tạo bên trong Kinect bao gồm 1 camera RGB, cảm biến độ sâu, một dãy các microphone và 1 động cơ điều khiển góc nâng - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.2 miêu tả cấu tạo bên trong Kinect bao gồm 1 camera RGB, cảm biến độ sâu, một dãy các microphone và 1 động cơ điều khiển góc nâng (Trang 19)
Hình 2.5: Vùng hoạt động cảm biến - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.5 Vùng hoạt động cảm biến (Trang 20)
Hình 2.4: Khoảng cách đo cảm biến - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.4 Khoảng cách đo cảm biến (Trang 20)
chiếu về hình ảnh, camera hồng ngoại sẽ thu thập cấu trúc này, cho kết quả là một hình ảnh vật thể với những chiều sâu khác nhau - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
chi ếu về hình ảnh, camera hồng ngoại sẽ thu thập cấu trúc này, cho kết quả là một hình ảnh vật thể với những chiều sâu khác nhau (Trang 21)
Hình 2.9: Ảnh đám mây điểm trước và sau khi dùng thuật toán Euclidean Segmentation. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.9 Ảnh đám mây điểm trước và sau khi dùng thuật toán Euclidean Segmentation (Trang 23)
Hình 2.10: Vector normal được tìm thấy. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.10 Vector normal được tìm thấy (Trang 24)
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2016 - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
2016 (Trang 24)
Hình 2.11: Mô tả Voxel_Grid. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.11 Mô tả Voxel_Grid (Trang 25)
Ví dụ về tìm điểm đặc trưng về biên và sự thay đổi bề mặt trong Hình 2.12. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
d ụ về tìm điểm đặc trưng về biên và sự thay đổi bề mặt trong Hình 2.12 (Trang 26)
Hình 2.13: Mô tả SHOT - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.13 Mô tả SHOT (Trang 27)
Hình 2.14: K-dtree trong không gian 3D. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.14 K-dtree trong không gian 3D (Trang 28)
Hình 2.15: Dịch chuyển các điểm tương đồng - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 2.15 Dịch chuyển các điểm tương đồng (Trang 29)
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2016 - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
2016 (Trang 30)
Hình 3.3: Khung cảnh chứa vật mẫu. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.3 Khung cảnh chứa vật mẫu (Trang 31)
Hình 3.2: vật mẫu (hộp sữa) sau khi tách và lọc. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.2 vật mẫu (hộp sữa) sau khi tách và lọc (Trang 31)
Hình 3.4: Vector định hướng của vật mẫu. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.4 Vector định hướng của vật mẫu (Trang 32)
3.1.2.1 Dùng normal để tìm hướng bể mặt của các đám mây điểm.Hình 3.4 mô tả vector định hướng của vật mẫu - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
3.1.2.1 Dùng normal để tìm hướng bể mặt của các đám mây điểm.Hình 3.4 mô tả vector định hướng của vật mẫu (Trang 32)
3.1.2.2Dùng Voxel_Grid để giảm mẫu trên vật mẫu (Hình 3.5). - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
3.1.2.2 Dùng Voxel_Grid để giảm mẫu trên vật mẫu (Hình 3.5) (Trang 33)
Hình 3.5: Vật mẫu sau khi giảm mẫu. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.5 Vật mẫu sau khi giảm mẫu (Trang 33)
Hình 3.8: Vector định hướng của khung cảnh. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.8 Vector định hướng của khung cảnh (Trang 34)
3.1.3.3Tìm các điểm đặc trưng trên khung cảnh dùng thuật toán NARF (Hình 3.10). - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
3.1.3.3 Tìm các điểm đặc trưng trên khung cảnh dùng thuật toán NARF (Hình 3.10). (Trang 35)
Hình 3.9: Khung cảnh sau khi giảm mẫu. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.9 Khung cảnh sau khi giảm mẫu (Trang 35)
Hình 3.11: Vật mẩu khi được dịch chuyển. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.11 Vật mẩu khi được dịch chuyển (Trang 36)
Hình 3.12: Ma trận dịch chuyển R được tìm thấy ,t là vector chỉ chiều dịch chuyển. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 3.12 Ma trận dịch chuyển R được tìm thấy ,t là vector chỉ chiều dịch chuyển. (Trang 37)
Sử dụng thật toán Hough 3D tìm ma trận dịch chuyển (Hình 3.12) để xoay và dịch (Hình 3.13 ) các điểm tương đồng (trong tọa độ x,y,z) từ vật mẫu đến khung cảnh bằng ma trận R - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
d ụng thật toán Hough 3D tìm ma trận dịch chuyển (Hình 3.12) để xoay và dịch (Hình 3.13 ) các điểm tương đồng (trong tọa độ x,y,z) từ vật mẫu đến khung cảnh bằng ma trận R (Trang 37)
Hình 4.1: Thu thập đám mây điểm của vật mẫu. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 4.1 Thu thập đám mây điểm của vật mẫu (Trang 38)
Hình 4.3: Đám mây điểm của vật mẫu với các vật khác. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 4.3 Đám mây điểm của vật mẫu với các vật khác (Trang 39)
Còn đối với các vật thể có kích thước nhỏ (Hình 4.7) ta phải tự thay đổi số lượng điểm đặc trưng, để vật cần nhận dạng trong khung cảnh có đủ điểm đặc trưng để mô tả, và cần phải tăng bán kính mô tả (Hình 4.8) để mô tả đầy đủ những thông tin của - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
n đối với các vật thể có kích thước nhỏ (Hình 4.7) ta phải tự thay đổi số lượng điểm đặc trưng, để vật cần nhận dạng trong khung cảnh có đủ điểm đặc trưng để mô tả, và cần phải tăng bán kính mô tả (Hình 4.8) để mô tả đầy đủ những thông tin của (Trang 40)
Hình 4.8: Ảnh chụp nhận dạng trước và sau khi tăng điểm đặc trưng và bán kính mô tả. - Nhận dạng vật thể 3d sử dụng cảm biến kinect
Hình 4.8 Ảnh chụp nhận dạng trước và sau khi tăng điểm đặc trưng và bán kính mô tả (Trang 41)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w