꿈틀거림 입체경

Wiggle stereoscopy
1927년 아일랜드 코크의 거리인 위그 입체경(wiggle stereoscopy)의 예

위글 입체 투시법은 입체 도형의 좌우 영상이 애니메이션으로 표시되는 입체 투시법의 한 예입니다.이 기술은 3-D 또는 3-D로 불리기도 하며, 때로는 피쿠 피쿠(Piku-Piku)[1]라고도 불린다.

이러한 영상의 깊이감은 시차 및 배경 객체의 폐색 변화에 기인합니다.다른 스테레오 표시 기법과 달리, 양쪽 눈에 동일한 이미지가 표시됩니다.

장점과 단점

: 미국

위그 입체 투시법의 단점은 진정한 양안 깊이 지각이 되지 않는다는 것입니다.인쇄 매체에 적합하지 않으며, 두 이미지를 번갈아 표시할 수 있는 디스플레이에 한정되어 있으며, 끊임없이 움직이는 영상의 디테일을 감상하기 어렵습니다.

이미지 수 및 타이밍

대부분의 꿈틀거리는 이미지는 두 개의 이미지만 사용하여 흔들리는 이미지를 생성합니다.여러 개의 중간 영상을 사용하고 왼쪽 및 오른쪽 영상을 영상 시퀀스의 끝 영상으로 사용함으로써 더 부드러운 영상을 합성할 수 있습니다.중간 영상을 사용할 수 없는 경우 보기 [2]보간이라고 하는 기법을 사용하여 최종 영상으로부터 대략적인 영상을 계산할 수 있습니다.왼쪽 및 오른쪽 영상에서 세부 정보를 검사할 수 있도록 두 개의 끝 영상이 중간 영상보다 더 오랫동안 표시될 수 있습니다.

덜컹거리는 인상을 줄이기 위한 또 다른 옵션은 흔들리는 [citation needed]이미지의 프레임 사이의 시간을 줄이는 것입니다.

단일 이미지에서 3D 사진

An example of monocular portrait images of human faces that have been converted to create a moving 3D photo using depth estimation via Machine Learning using TensorFlow.js in the browser
브라우저의 TensorFlow.js를 이용한 기계 학습을 통한 깊이 추정을 통해 움직이는 3D 사진을 만들기 위해 변환된 사람 얼굴의 단안 초상화 이미지 예제

기계 학습과 컴퓨터 비전이 발전함에 따라 단일 단안 이미지를 입력으로 사용하여 이 효과를 재현할 수도 있습니다.

이 경우 누구도 세분화 모델은 깊이 평가와 결합하여 정보 개체의 장면에서 표면의 이미지(깊이 지도로 알려진)에 모든 픽셀의 주어진 입장에서 거리와 관련을 추정하기 위해 model[3]며, 3cre에 치숬다 그 정보를 가지고 그때 그 픽셀 데이터를 렌더링 할 수 있는 사용할 수 있다.먹었다.미묘한 3D 효과

인식

흔들리는 3D 영상의 깊이감은 시차 및 배경 [4]물체의 폐색 변화에 기인합니다.

위글 입체 투시술은 입체 영상을 지각할 수 있지만, 위글 입체 투시술은 눈을 각각 별도의 시각으로 나타내지 않는다는 점에서 '진정한' 입체 디스플레이 형식은 아니다.

외관상 스테레오 효과는 흔들림의 타이밍과 시차의 양을 시각 피질에 의해 이루어지는 처리와 동기화함으로써 발생합니다.시차가 좋은 영상이 3개 또는 5개 있으면 단순한 좌우 [citation needed]영상보다 더 좋은 효과를 얻을 수 있습니다.

필름의 과도기적 팬(또는 트래킹 샷)이 좋은 깊이 정보를 제공하는 것과 같은 이유로 꿈틀거림이 작동합니다. 시각 피질은 화면상의 다른 물체의 인지된 움직임의 상대 속도인 움직임 시차로부터의 거리 정보를 추론할 수 있습니다.많은 작은 동물들은 [5][6][7][citation needed]점프하기 전에 거리를 더 잘 추정할 수 있도록 움직임 시차를 만들기 위해 고개를 갸웃거린다.

갤러리

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 시뮬레이션 3D—Wiggle 3D, Shortcourses.com
  2. ^ 뷰 보간 기법의 최근 개요는 N. Martin, S. Roy: 스테레오에서 고속 뷰 보간을 참조하십시오.심플한 것이 좋다(PDF), 3DPTV'08의 속행, 제4회 3-D 데이터 처리, 시각화전송에 관한 국제 심포지엄, 2008년 6월 18~20일, 조지아 공과대학, 애틀랜타, GA, 미국
  3. ^ "Portrait Depth API: Turning a Single Image into a 3D Photo with TensorFlow.js". Retrieved 2022-07-01.
  4. ^ John Altoft: ESM ELINT용 데이터 시각화 3차원초차원 데이터를 시각화한 Defense R&D Canada(DRDC) Ottawa, 계약 보고서 2011-084, 2011년 6월
  5. ^ Steinman & Garzia 2000, 페이지 180 : 도움말)
  6. ^ 레그와 램버트 1990
  7. ^ Ellard, Goodale 및 Timney, Behavioral Brain Research 14 (1) 및 1984년 10월, 페이지 29-39 : 1) 10월 (도움말

추가 정보

  • 스콧 B.스타인먼, 바바라 A스타인만과 랄프 필립 가르지아입니다(2000).양안 시력의 기초: 임상적 관점.맥그로-힐 메디컬입니다ISBN 0-8385-2670-5

외부 링크