Å spore et bilde i en 360-graders roterende video kan være en utfordrende oppgave på grunn av det stadig skiftende perspektivet og transformasjonene i videoen. For å effektivt spore et bilde i en slik video, kan du følge disse trinnene:

1. Forbehandling og bildestabilisering :

– Før sporing er det viktig å stabilisere videoen for å redusere kamerabevegelser og sikre en konsistent referanseramme. Ulike videostabiliseringsteknikker kan brukes til dette formålet.

- Forbehandle videoen ved å trekke ut individuelle rammer og bruke bildeforbedringer som for eksempel fornedring og fargekorrigering for å forbedre bildekvaliteten for sporing.

2. Funksjonsgjenkjenning og beskrivelse :

- Identifiser og trekk ut særtrekk fra bildet du vil spore. Dette kan oppnås ved å bruke ulike funksjonsdetektorer som SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) eller ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).

- Trekk ut funksjonsbeskrivelser, som representerer unike mønstre eller egenskaper ved disse oppdagede funksjonene. Disse beskrivelsene bør være robuste for rotasjon, skalaendringer og lysvariasjoner.

3. Funksjonsmatching :

- For hver frame i videoen, sammenligne de utpakkede funksjonene med de fra referansebildet ved å bruke en funksjonssamsvarsalgoritme som Brute-Force Matcher eller Flann-basert Matcher fra OpenCV.

- Finn de beste samsvarene basert på likhets- eller avstandsberegninger mellom funksjonsbeskrivelser. Forkast feilaktige treff ved å bruke passende terskler.

4. Homografi estimering :

- Når du har samsvarer med den tilsvarende funksjonen mellom referansebildet og gjeldende ramme, estimer homografimatrisen. Homografimatrisen beskriver den geometriske transformasjonen mellom de to planene og kan brukes til å projisere referansebildet på gjeldende ramme.

5. Bildeforvrengning og projeksjon :

- Bruk den estimerte homografimatrisen til å forvrenge referansebildet og projisere det på gjeldende ramme. Denne projeksjonen sikrer at referansebildet er på linje med målbildet i videoen, til tross for rotasjon og perspektivendringer.

6. Sporing og avgrensning :

- Gjenta funksjonsdeteksjonen, funksjonsmatching, homografiestimering og projeksjon for påfølgende bilder i videoen.

- Avgrens sporingen ved å bruke teknikker som Kalman-filtre for å forutsi bildets plassering og redusere støy i sporingsprosessen.

7. Validering og korrigering :

- Sjekk for sporingsnøyaktighet og korriger eventuell drift eller feil ved å sammenligne det projiserte bildet med det faktiske bildet i videoen. Dette kan innebære visuell inspeksjon eller implementering av konsistenskontroller.

Ved å følge disse trinnene kan du spore et bilde gjennom en 360-graders roterende video, noe som muliggjør ulike applikasjoner som objektsporing, utvidet virkelighet og virtuell virkelighet.