Вопрос или проблема
Существует ли какое-то программное обеспечение/игра для проекции/извлечения человека/силуэта с веб-камеры и его проекции в компьютерную игру или виртуальную реальность. Такая идея пришла мне в голову, и я думаю, это могло бы быть очень интересным опытом.
Существуют приложения для смартфонов, такие как Scandy Pro, которые могут сканировать 3D-объекты и экспортировать их как 3D-модели для использования в Unity (который, как я предполагаю, является движком, на котором вы запускаете VR). Вы, по сути, сканируете каждую поверхность объекта, затем из этих кадров строится 3D-модель, которую можно выбросить в Unity.
.
Ответ или решение
Извлечение и проецирование силуэта человека из видеопотока веб-камеры в компьютерную игру или виртуальную реальность представляет собой интересную и инновационную задачу, которая требует интеграции нескольких технологий из области компьютерного зрения, обработки изображений и разработки игр. В данном ответе я постараюсь подробно рассмотреть теоретические основы решения этой задачи, привести примеры существующих технологий и предложить возможные подходы для их применения.
Теория
Извлечение силуэта человека из видеопотока веб-камеры требует использования технологий компьютерного зрения, а именно — сегментации изображения. Сегментация изображения включает в себя разделение изображения на различные сегменты или области для последующего анализа и обработки. В данном случае нам необходимо выделить область, которая соответствует силуэту человека.
Одним из популярных методов для сегментации в режиме реального времени является глубокое обучение, например, использование свёрточных нейронных сетей (CNNs), таких как Mask R-CNN или DeepLab. Эти модели могут быть обучены выделять и классифицировать объекты в видеопотоке, включая людей.
После извлечения силуэта человека необходимо преобразовать эту информацию в формат, понятный игровой или VR-среде. В большинстве случаев это будет генерация точечной карты или сетки, которая может быть обработана игровым движком, таким как Unity или Unreal Engine.
Пример
Существуют различные коммерческие и открытые решения, которые могут помочь в достижении этой цели. Например, системы отслеживания движения, такие как Microsoft Kinect, уже давно используются для захвата движений и проецирования их в виртуальные среды. Хотя Kinect был изначально разработан для досуга, его технология широко используется в различных исследовательских и коммерческих приложениях.
Помимо этого, упомянутые приложения, такие как Scandy Pro, позволяют создавать 3D-модели из реальных объектов, включая человека. Однако, в случае с извлечением и проецированием силуэта в реальном времени, вам понадобится программное обеспечение, которое может работать с видеопотоком в реальном времени, а не просто сканировать и экспортировать статичный 3D-объект.
Применение
Для внедрения решения на практике можно следовать следующему алгоритму:
-
Выбор и настройка оборудования: Для извлечения силуэта будет достаточно обычной веб-камеры. Если необходимо улучшить качество извлечения, можно использовать профессиональные камеры или устройства вроде Kinect.
-
Разработка или выбор подходящего программного обеспечения: Выбор среди готовых библиотек для сегментации изображений, таких как OpenCV или TensorFlow. Интеграция их с игровым движком может происходить через специальные плагины или API.
-
Создание модели для извлечения силуэта: Модель нейронной сети обучается на наборе данных, который содержит изображения людей с помеченными силуэтами для того, чтобы она могла выделять человека из фона.
-
Интеграция с игровым движком: После обработки видеопотока и выделения силуэта необходимо подключить данные к игровому движку, такому как Unity. Этот процесс может включать преобразование данных в сетку или 3D-модель, которую сам движок сможет обработать.
-
Тестирование и отладка: Процесс интеграции заканчивается тестированием в различных условиях освещения и движения для настройки точности извлечения силуэта.
-
Оптимизация: Устранение задержек и повышение качества извлечения для обеспечения плавности проецирования в игровых и VR-средах.
Такое решение может значительно повысить уровень вовлечённости и взаимодействия пользователя с виртуальными мирами. Точность и качество извлечения и интеграции зависит от многих факторов, включая качество оборудования и сложность алгоритмов обработки, но современные технологии позволяют достигать довольно высокого уровня реалистичности.