Дизайн виртуальной пробной комнаты

#c #python #opengl #graphics #blender

#c #python #opengl #графика #блендер

Вопрос:

В рамках моего проекта masters я предложил создать приложение виртуальной пробной комнаты, предназначенное для розничных магазинов одежды. В настоящее время он предназначен для использования непосредственно в магазине, хотя может быть расширен и для интернет-магазинов.

Это приложение покажет клиентам, как выбранная одежда будет выглядеть на них, показывая ее на их 3D-копии на экране.

Это включает в себя 3 шага

  1. Определение заказчика
  2. Создание клиентской реплики 3D модели гуманоида
  3. Нанесите имитацию ткани на модель

Мой вопрос касается осуществимости проекта и выбора фреймворка. Можно ли этого достичь в режиме реального времени с использованием обычного настольного компьютера? Если да, то какая структура (аппаратное обеспечение, программное обеспечение, язык программирования и т.д.) Была бы подходящей Для этой цели?

В работе, которую я проделал до сих пор, я планировал выполнить вышеуказанные шаги следующими способами

для шага 1: вариант а) Две камеры для фронтального и бокового просмотра или вариант б) 1 Kinect или 2 Kinect для получения полных 3D-данных

для шага 2: либо используйте makehuman (http://www.makehuman.org /) код для создания настраиваемой 3D-модели с использованием приведенных выше данных или создания всего с нуля, не уверенный в фреймворке.

для шага 3: просто нужно несколько образцов ткани, поэтому подумали о создании симулированной одежды в blender.

В настоящее время у меня есть лишь смутное представление о разных частях, но я не уверен в том, как разработать полноценное приложение.

Ответ №1:

Теоретически это может быть достигнуто в режиме реального времени. В библиотеке OpenCV доступно множество полезных алгоритмов для отслеживания видео, стереовидения и 3D-реконструкции. Но создать надежное решение очень сложно. Например, вам, вероятно, потребуется отслеживать человеческое тело, которое перемещается от кадра к кадру, и выполнять оценку позы (OpenCV содержит алгоритм POSIT), однако устранить шум в результирующих координатах объектов нетривиально. Для вдохновения посмотрите на хорошую работу по отслеживанию видео.

Возможно, вы захотите выбрать другой способ, упростить некоторые вещи, избежать сложных вещей, сделать вещи менее динамичными и оценить только размер одежды и приблизительное местоположение человека. В этом случае, скорее всего, вы создадите что-то полезное и интересное.

Я потерял ссылку на одну онлайн-пробную комнату, где реализовано обнаружение рук и тела. Использование Kinnect решает множество проблем. Но если по какой-то причине вы не хотите ее использовать, то вам поможет AR (дополненная реальность) (еще одна примерочная)