В настоящее время в связи с быстрым развитием 3 D моделирования, применяемых в 3D печати, робототехнике, игровой индустрии и прочих компьютерных технологиях существует необходимость создания фотореалистичных трёхмерных моделей реальных объектов с высокой точностью.
Поскольку создание подобной трёхмерной модели вручную довольно трудоёмкий процесс, требующий от специалиста высоких навыков, появилась задача автоматизации процесса 3D моделирования. Одним из решений этой задачи является создание модели по набору фотографий реального объекта.
На сегодняшний день существует ряд программных решений реконструирования трехмерных моделей по изображениям. В то время как одна группа этих решений, таких как: Agisoft Photoscan, Cinema 4D Rl8, PhotoModeler, показывают качественные и стабильные результаты, но обладают высокой ценой (от 100$ за базовые версии и порядка 1000$ за расширенные), другая группа представляет собой свободное программное обеспечение, которое не обладает высокой точностью и стабильностью реконструирования.
Помимо прочего, данные решения работают на определённой платформе, как правило, Microsoft Windows. Наиболее же удобным вариантом как для использования, так и для разработки является формат WEB приложения.
Цели и задачи работы. Целью данной работы является разработка WEB приложения для реконструкции 3D модели по набору графических изображений.
Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи.
1. Изучить алгоритм 3D реконструкции.
2. Программно реализовать данный алгоритм.
3. Разработать серверную часть приложения.
4. Разработать пользовательский интерфейс.
Структура и объем бакалаврской работы. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы. Общий объем составляет 32 страницы, включая приложение; иллюстративный материал представлен 12 рисунками (из них 6 в приложениях); список литературы содержит 11 наименований.
В работе получены следующие результаты:
1. Изучен алгоритм 3D реконструкции.
2. Программно реализован данный алгоритм.
3. Разработана серверную часть приложения 3D реконструкции по набору изображений.
4. Разработан пользовательский интерфейс приложения.
Данное приложение является достаточно эффективным аналогом платных решений задачи 3D реконструкции.
Так же, данная работа служит опорой для дальнейших исследований с целью повышения точности реконструирования и возможности наложения текстур на 3D модель.
1. Richard Hartley and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in computer vision / R. Hartley, Zisserman. A - Cambridge University Press, 2003 - 655p.
2. David, L. G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. / L. G. David // Journal of Computer Vision, 2004 - 28p.
3. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF (PDF). / E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski. - IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 - 8p.
4. Edward Rosten, Tom Drummond. Machine learning for high-speed comer detection (PDF). / E. Rosten, T. Drummond. - European Conference on Computer Vision, 2006 - 14p.
5. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features /
M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua - 11th European Conference on Computer Vision (ECCV), Heraklion, Crete, 2010. - 14p.
6. Richard I. Hartley. In Defense of the Eight-Point Algorithm. / R. I. Hartley - IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 1997 - 14p.
7. Richard I. Hartley, Peter Sturm. Triangulation. / R. I. Hartley, P. Sturm. - Computer vision and image understanding Vol. 68, 1997 - 12p.
8. Официальная документация Flask 0.12 [Электронный ресурс]: режим доступа - http://flask.pocoo.org/docs/0T2/
9. Официальная документация OpenCV 3 [Электронный ресурс]: режим доступа -http://docs.opencv.Org/3.2.0/
10.Официальная документация NumPy 1.12 [Электронный ресурс]: режим доступа - https://docs.scipy.Org/doc/numpy-l.12.0/reference/
11.Официальная документация SciPy 0.19 [Электронный ресурс]: режим доступа - https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/