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        Reconstrucción 3D de escenas mediante un sistema de visión estéreo basado en extracción de características y desarrollado en OpenCV

        Reconstrução 3D de cenas mediante um sistema de visão estéreo baseado na extração de características e desenvolvido em OpenCV

        Registro en:
        http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1315
        2011-2769
        0123-2126
        https://hdl.handle.net/20.500.12032/109775
        https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8419276
        Autor
        Revelo, David Armando
        Usama, Francisco Daniel
        Florez, Juan Fernando
        Institución
        • Universidades Confiadas a la Compañía de Jesús en América Latina (Venezuela)
        Resumen
        recentemente têm surgido dispositivosque permitem obter informação tridimensionalde uma cena, e um dos maisamplamente utilizados é constituído porum par estereoscópico de câmaras. Esteartigo apresenta um desenvolvimentoem visão artificial estéreo, levando aobtenção de coordenadas em 3D deuma cena real, com processamentoonline. Algoritmos estéreo foramconcebidos em OpenCV ® e apoiadosem Linux ®. Mostram-se mapas dedisparidade em tons de cinza e pseudocorpara representar a profundidade.Os dados 3D são representados pornuvens de pontos em um ambientevirtual gráfico. Apresentam-se resultadosdas medições para um objeto comdimensões conhecidas, com erros entre0,72% e 6,9%.
         
        Recientemente han aparecido dispositivosque permiten obtener informacióntridimensional de una escena, y uno delos más utilizados es el constituido porun par estereoscópico de cámaras. Esteartículo presenta un desarrollo envisión artificial estéreo, conducente aobtener coordenadas 3D de una escenareal con procesamiento en línea. Losalgoritmos estéreo están diseñados enOpenCV® y soportados en Linux®.Se muestran mapas de disparidad enescala de grises y pseudocolor pararepresentar la profundidad. Los datos3D son representados por nubes depuntos en un entorno gráfico virtual.Se presentan resultados de medidas aun objeto con dimensiones conocidas,con errores entre 0,72% y 6,9%.
         
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