Publicado no Encontro de Saberes 2017
Evento: XXV Seminário de Iniciação Científica
Área: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
Subárea: Ciência da Computação
Órgão de Fomento: Universidade Federal de Ouro Preto
| Título |
| Geração semiautomática de modelos 3D para o Blender usando o Kinect |
| Autores |
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NATHANY APARECIDA SALLES (Autor) |
| Resumo |
| Na crescente área de computação gráfica e processamento digital de imagens, a modelagem 3D está cada vez mais avançada, produzindo resultados com aspectos bem próximos ao real. O processo de criação a partir de um objeto primitivo é amplamente aplicado no cinema, na arquitetura e em jogos, desde modo, exigindo muito trabalho na concepção dos modelos tridimensionais, texturização e renderização deixando as cenas mais ricas de detalhes. No entanto, o trabalho praticamente manual demanda tempo e consequentemente gera custos. Devido a necessidade de reduzir tempo e custo, a comunidade científica vem trabalhando para automatizar o processo de modelagem focando em técnicas de visão computacional tais como Structure from Motion, Structure from Shading e Structure from Light. Este projeto propõe a utilização de câmeras Time of Flight (ToF) como o sensor Kinect, que possui baixo custo, aproveitando as informações de profundidade por meio de implementação de um sistema simples de visão computacional para aquisição de modelos 3D. O projeto desenvolvido aplica as técnicas de visão computacional - conjunto de técnicas e manipulação de dados que tornam um sistema capaz de interpretar imagens de maneira automática, sendo assim, enfatizou-se o estudo no processamento de imagens e uso da OpenCv(Open Source Computer Vision). O algoritmo utilizado ao longo da pesquisa foi o Fastfusion, responsável por fazer o mapeamento volumétrico utilizando a malha de triângulos texturizadas e utiliza o Kinect v1 como sensor. Algumas vantagens desta ferramenta são a economia de memória e tempo de computação, além disso, o algoritmo não requer GPU. Ao longo da pesquisa o algoritmo utilizado sofreu várias modificações para ser adaptado a versão do sensor utilizado, o Kinect v2. O resultado foi como esperado e a qualidade do modelo gerado no algoritmo foi satisfatório,com tudo as adaptações feitas para receber o Kinect v2 ainda podem ser melhoradas, tal etapa pode ser adicionada como trabalho futuro. |
