मान लें कि मेरे पास 5 मार्कर का एक सेट है। मैं ARToolkit जैसे संवर्धित वास्तविकता ढांचे का उपयोग करके प्रत्येक मार्कर के बीच सापेक्ष दूरी खोजने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे कैमरे में आपको पहले 20 फ्रेम मुझे पहले 2 मार्कर दिखाते हैं, इसलिए मैं 2 मार्करों के बीच रूपांतरण को बाहर कर सकता हूं। दूसरे 20 फ्रेम मुझे केवल दूसरे और तीसरे मार्कर दिखाते हैं। पिछले 20 फ्रेम मुझे 5 वें और 1 मार्कर दिखाते हैं। मैं सभी 5 मार्करों के मार्कर पदों का एक 3 डी मानचित्र बनाना चाहता हूं।फिडियसियल्स (बढ़ी हुई वास्तविकता अनुप्रयोग) के सेट के बीच सटीक दूरी को मापने
मेरा प्रश्न यह है कि वीडियो फीड की निम्न गुणवत्ता के कारण दूरी के साथ त्रुटिपूर्णताएं जानी जाएंगी, मैं एकत्र की गई सारी जानकारी के कारण त्रुटियों को कम कैसे करूं?
मेरा बेवकूफ दृष्टिकोण पहली मार्कर को आधार बिंदु के रूप में उपयोग करने के लिए होगा, पहले 20 फ्रेम से परिवर्तनों का मतलब लें और दूसरे मार्कर को और तीसरे और चौथे स्थान पर रखें। 5 वें और 1 वें और चौथे और 5 वें के बीच परिवर्तन के माध्यम के बीच में इसे रखकर चौथे और 1 के बीच इसे चौथे और 1 के बीच रखें। इस दृष्टिकोण में मुझे लगता है कि पहले मार्कर प्लेसमेंट की तरफ पूर्वाग्रह है और कैमरे को प्रति फ्रेम 2 से अधिक मार्कर देखने में ध्यान नहीं दिया जाता है।
आखिरकार मैं चाहता हूं कि मेरी प्रणाली मार्करों की एक्स संख्या के मानचित्र को काम करने में सक्षम हो। किसी भी दिए गए फ्रेम में एक्स मार्कर दिखाई दे सकते हैं और छवि गुणवत्ता के कारण गैर-प्रणालीगत त्रुटियां हैं।
इस समस्या के सही दृष्टिकोण के संबंध में कोई भी मदद की सराहना की जाएगी।
संपादित करें:
चलें कहना वास्तविक दुनिया के नक्शे इस प्रकार है::
चलें कहते हैं कि मैं के बीच परिवर्तनों से प्रत्येक के लिए 100 रीडिंग प्राप्त अधिक समस्या के बारे में जानकारी छवि में तीरों द्वारा प्रतिनिधित्व के रूप में अंक। वास्तविक मूल्य तीरों के ऊपर लिखे गए हैं।
मुझे प्राप्त मानों में कुछ त्रुटि है (वास्तविक मूल्य के बारे में एक गाऊशियन वितरण का पालन करने के लिए माना जाता है)। उदाहरण के लिए मार्कर 1 से 2 के लिए प्राप्त रीडिंग में से एक x: 9.8 y: 0.09 हो सकता है। यह देखते हुए कि मेरे पास ये सभी रीडिंग हैं, मैं मानचित्र का अनुमान कैसे लगा सकता हूं। नतीजा आदर्श रूप से वास्तविक मूल्यों के करीब होना चाहिए।
मेरे बेवकूफ दृष्टिकोण में निम्नलिखित समस्या है। यदि 1 से 2 के ट्रांसफॉर्म का औसत 3 की प्लेसमेंट से थोड़ी दूर है तो 2 से 3 की पढ़ाई बहुत सटीक है। यह समस्या नीचे दिखाया गया है:
साग वास्तविक मान रहे हैं, अश्वेतों परिकलित मानों हैं। 1 से 2 का औसत परिवर्तन x: 10 y: 2 है।
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