De manière générale, la réalité augmentée permet de faire entrer le virtuel dans l'environnement de travail réel. Elle est une technologie qui permet d'intégrer des éléments virtuels (en 3D) en temps réel au sein d'un environnement réel. Le principe est de combiner le virtuel et le réel et donner l'illusion d'une intégration parfaite à l'utilisateur. Si on imagine le chemin inverse, c'est-à-dire, insérer des images d'objets réels au sein d'un environnement virtuel, alors on entre en plein dans les travaux relatifs à un outil dénommé "AR cut and paste"L'outil s'appuie sur un autre dédié à la détection d'objets - BASNet. C'est grâce à ce dernier qu'il est possible de prendre un objet en photo, d'en détecter les contours et de supprimer l'arrière-plan.
Le transfert de l'image sans arrière-plan du smartphone vers l'environnement virtuel pour sa part s'appuie sur un stratagème monté autour d'OpenCV SIFT. Celui-ci permet entre autres de détecter les coordonnées de la zone d'écran sur laquelle l'opérateur veut déposer l'objet sans arrière-plan. Illustration avec le code source Python :
| Code Python : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | import screenpoint import cv2 # Load input images. screen = cv2.imread('example/screen.png', 0) view = cv2.imread('example/view.jpg', 0) # Project centroid. x, y, img_debug = screenpoint.project(view, screen, True) # Write debug image. cv2.imwrite('example/match_debug.png', img_debug) |
Sources : GitHub, BASNet
Et vous ?
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Quelles sont les utilisations que vous entrevoyez ?
Qu'apporte-t-il par rapport à l'existant ?Voir aussi :
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