計算機視覺數據集的模擬

我正在研究使用多臺攝像機進行計算機視覺應用。例如。在房間的每個角落都有一個攝像頭，任務是人的跟蹤。我想模擬這種環境。我需要的是：計算機視覺數據集的模擬

定義動態3D環境的能力，例如，房間和移動的物體。
將攝像機放置在不同位置併爲每個攝像機獲取模擬數據集的選項。

有沒有人有任何經驗呢？我檢查了攪拌機（http://www.blender.org），但目前我正在尋找更快/更易於使用的解決方案。

你能否給我指導類似的軟件/庫（最好是C++或MATLAB）。

來源

2013-10-26 jureso

你會發現ILNumerics完全符合您的需求：

http://ilnumerics.net

來源

2013-10-26 10:30:54 jdjdhehwjju

如果我得到它的權利！您正在模擬環境中不同位置的多個攝像頭的攝像頭饋送。
我不知道任何網站或工作現成的解決方案，但這裏是我將如何繼續：
採購動態環境的3d點雲（請參閱Kinect 3d slam benchmark datasets）或用Kinect生成自己的一個（希望你有Xbox與你的kinect）。

一旦你得到PCL點雲格式的kinect點雲，你可以模擬來自不同攝像機的視頻。
僞代碼，因爲這將足夠了：

#include <pcl_headers> 

//this method just discards all 3d depth information and fills the pixels with rgb values 
//this is like a snapshot in the pcd_viewer of pcl(point cloud library) 
makeImage(cloud,image){}; 

pcd <- read the point clouds 
camera_positions[] <- {new CameraPosition(affine transform)...} 

for(camera_position in camera_positions) 
    pcl::transformPointCloud(pcd, 
          cloud_out, 
          camera_position.getAffineTransform() 
          ); 
//Now cloud_out contains point cloud in different viewpoint 
    image <- new Image(); 
    make_image(cloud_out,image); 
    saveImage(image);

PCL提供的函數變換點雲給予適當的參數pcl::trasformPointCloud()
如果您不希望使用PCL那麼你不妨檢查 this post再接着剩下的步驟。

來源

2013-10-28 17:45:41

計算機視覺數據集的模擬

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