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光学运动捕捉是如何工作的?
光学传感
光学传感涵盖了多种多样的技术。基于图像的系统通过使用多个摄像头跟踪受试者身体部位上的预定点(标记)来确定位置,并与特定的骨骼标志对齐。通过使用工作体积的多个 2D 图像来估计位置。立体测量技术将每个图像中跟踪对象上的公共跟踪点关联起来,并使用此信息以及有关每个图像和相机参数之间关系的知识来计算位置。标记可以是被动的(反射)或主动的(发光)。反射系统使用安装在相机镜头周围的红外 (IR) LED,以及放置在相机镜头上方的红外通滤光片,并测量从标记反射的光。
光学系统
标记点设置
• 主动式标记点:一般内置发光元件,如LED,能主动发出特定波长的光,可通过控制发光频率等方式进行编码,便于系统识别。
• 被动式标记点:自身不发光,靠反射外部光源工作,通常是表面反射率高的球形或圆形,能将摄像机发出的光反射回摄像机,易于与背景区分。
• 确定参数:需对摄像机的内部参数和外部参数进行标定。内部参数包括焦距、主点位置、镜头畸变系数等;外部参数指摄像机在世界坐标系中的位置和姿态,如平移向量和旋转矩阵。
• 常用方法:常使用张正友标定法等,通过拍摄已知尺寸和形状的标定板图像,利用图像处理算法提取标定板上的特征点,根据特征点的图像坐标和世界坐标的对应关系,计算出摄像机的内外参数。
• 布置摄像机:根据捕捉场景和精度需求,在被捕捉物体周围合理布置多个摄像机,确保物体运动时标记点能被多个摄像机同时拍摄到。
• 采集图像:摄像机以一定帧率连续拍摄包含标记点的物体运动图像,帧率越高,捕捉运动细节越准确,如高速运动场景常需100fps以上帧率。
• 特征提取:对采集的图像进行处理,利用图像处理算法提取标记点的图像坐标,如采用阈值分割、边缘检测、形态学操作等方法,将标记点从背景中分离出来,再通过质心计算等方法确定标记点的精确位置。
• 立体匹配:针对不同摄像机拍摄到的同一标记点图像,通过立体匹配算法找到它们之间的对应关系,如基于特征的匹配算法,先提取标记点的特征描述子,再通过计算特征描述子的相似度来确定对应关系。
• 三维重建:根据多个摄像机拍摄到的标记点的图像坐标及摄像机的标定参数,采用三角测量等方法计算标记点的三维坐标,进而得到标记点在空间中的运动轨迹,实现对物体运动的捕捉。
数据输出与应用
• 输出数据:将处理后的运动数据以特定格式输出,如C3D、BVH等格式,便于导入到动画制作软件、虚拟现实软件等中。
• 应用领域:在影视制作中,可为角色动画制作提供真实的运动数据;在游戏开发中,能实现更逼真的角色动作;在体育训练里,可帮助运动员分析动作,提升训练效果。
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