FreeMoCap: Unterschied zwischen den Versionen
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Quelle: [https://docs.opencv.org/3.4/df/d4a/tutorial_charuco_detection.html] | Quelle: [https://docs.opencv.org/3.4/df/d4a/tutorial_charuco_detection.html] | ||
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[https://www.researchgate.net/publication/260251570_Automatic_generation_and_detection_of_highly_reliable_fiducial_markers_under_occlusion Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion] | [https://www.researchgate.net/publication/260251570_Automatic_generation_and_detection_of_highly_reliable_fiducial_markers_under_occlusion Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion] | ||
[https://learnopencv.com/augmented-reality-using-aruco-markers-in-opencv-c-python/ Augmented Reality University of Cordoba] | [https://learnopencv.com/augmented-reality-using-aruco-markers-in-opencv-c-python/ Augmented Reality University of Cordoba] | ||
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Version vom 21. Januar 2024, 10:30 Uhr
Allgemeines
Ich bin auf der Suche nach einer Möglichkeit meinen NAO als physischen Avatar zu benutzen, auf FreeMoCap gestoszen. Da es kostenlos ist und sich kinderleicht installieren liesz, habe ich es mal ausprobiert.
Die erste Begegnung galt der dem Programm. 2 Empfehlungen bin ich dabei gefolgt.
- Den ersten Versuch sollte man mit nur einer Kamera machen. Dabei entfaellt naemlich die Kalibrierung.
- Das ChArUco-Board solte grosz genug sein, dass es auch bei groeszerer Entfernung noch gut detektiert werden kann.
ChArUco
ChAruco ist dabei eine Variante bei der die ArUco-Marker (Binary Code Pattern) schachbrettfoermig (Chessboard) angeordnet sind.
An ArUco marker is a synthetic square marker composed by a wide black border and an inner binary matrix which determines its identifier (id). The black border facilitates its fast detection in the image and the binary codification allows its identification and the application of error detection and correction techniques. The marker size determines the size of the internal matrix. For instance a marker size of 4x4 is composed by 16 bits.
Quelle: [1]
Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion Augmented Reality University of Cordoba
Einrichten
