“用途”的版本间的差异

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== 3D数据的特性 ==
 
== 3D数据的特性 ==
  
* '''比例不变''': 由于对象w.r.t的位置是已知的,所以它的大小是已知的。因此,靠近或远离相机移动不会改变明显的物体尺寸,只会改变密度和采样。
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* '''比例不变''': 由于物体w.r.t相机的位置是已知的,所以它的大小是已知的。因此,靠近或远离相机并不会改变物体外观尺寸,只会改变密度和采样。
 
* 3D数据具有几何意义:例如,瓶子标签可以很容易地“展开”到原来的平面形状,然后使用传统技术进行处理。
 
* 3D数据具有几何意义:例如,瓶子标签可以很容易地“展开”到原来的平面形状,然后使用传统技术进行处理。
* 识别相同颜色的对象更容易:使用2D的传统方法在分割相同颜色的连接区域时存在问题。即使白色背景上有白色物品,3D形状也很明显,可用于将物体与背景分开。
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* 识别相同颜色的物体更容易:使用传统2D方法在分割相同颜色的连接区域时会有问题。即使白色背景上有白色物品,3D形状也很明显,可用于将物体与背景分开。
  
  

2018年3月26日 (一) 21:41的版本

使用高质量的3D图像,您可以做的比通常的2D图像多得多。

3D数据的特性

  • 比例不变: 由于物体w.r.t相机的位置是已知的,所以它的大小是已知的。因此,靠近或远离相机并不会改变物体外观尺寸,只会改变密度和采样。
  • 3D数据具有几何意义:例如,瓶子标签可以很容易地“展开”到原来的平面形状,然后使用传统技术进行处理。
  • 识别相同颜色的物体更容易:使用传统2D方法在分割相同颜色的连接区域时会有问题。即使白色背景上有白色物品,3D形状也很明显,可用于将物体与背景分开。


定位

知道我们正在寻找的物体的确切形状,我们可以很容易地将物体描述与真实场景中的数据进行匹配。对象的数学模型适合现实中的地方。然后,我们能够提取匹配模型的位置和方向,并在空间中提供非常精确的坐标以及对象的方向(例如角度,旋转)。

其中的各种应用包括:

Various use cases which depend on localization