|
|
System for Augmented Reality Utilisation in Museums and Galleries
Müller, Frederik ; Šolony, Marek (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
The aim of the master thesis is to provide visitors of various types of objects - typically galleries, museums, etc. with additional information about exhibited objects with emphasis on visual display in augmented reality. It includes an analysis of already existing solutions, design and implementation of the entire system needed for deployment. From the point of view of the content creator (administrator), the system represents a complex solution enabling the creation of an interactive walk - scanning 3D objects, scanning 2D objects and adding content to the given objects. On the other hand, the tool for visitors (users) who are part of an interactive walk, provides additional information about objects primarily located near the user, which are automatically detected by the camera on the mobile phone. Solution includes augmented reality, which is implemented using ARKit technology, so the final application is built on the iOS platform. The work addresses the issue of detection of 3D objects and their subsequent recognition, along with the way to work with this information, how to store it and then use it for purposes of this thesis. In the final solution, emphasis is placed on the simplicity of the usage (guide marks, hints...) and overall user experience.
|
|
|
Detekce známých 3D objektů v obraze
Bordovský, Gabriel ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí známého 3D objektu v obraze a odhadem jeho pozice vůči kameře. Metoda využívá význačné body typu ORB a jejich pozici na povrchu obalového kvádru. Za pomoci řešení PnP problému je získána pozice objektu z 2D souřadnic bodu v detekovaném obrazu a 3D souřadnic onoho stejného bodu na obalovém kvádru. Tato práce rozšiřuje metodu detekce jednoduchých objektů tvaru kvádru, obsaženou v OpenCV knihovně, na detekci složitějších předmětů. Při testování bylo dosaženo 85% úspěšnosti detekce objektu a detekovaná pozice shodovala se skutečnou průměrně z 88%.
|
|
|
System for Augmented Reality Utilisation in Museums and Galleries
Müller, Frederik ; Šolony, Marek (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
The aim of the master thesis is to provide visitors of various types of objects - typically galleries, museums, etc. with additional information about exhibited objects with emphasis on visual display in augmented reality. It includes an analysis of already existing solutions, design and implementation of the entire system needed for deployment. From the point of view of the content creator (administrator), the system represents a complex solution enabling the creation of an interactive walk - scanning 3D objects, scanning 2D objects and adding content to the given objects. On the other hand, the tool for visitors (users) who are part of an interactive walk, provides additional information about objects primarily located near the user, which are automatically detected by the camera on the mobile phone. Solution includes augmented reality, which is implemented using ARKit technology, so the final application is built on the iOS platform. The work addresses the issue of detection of 3D objects and their subsequent recognition, along with the way to work with this information, how to store it and then use it for purposes of this thesis. In the final solution, emphasis is placed on the simplicity of the usage (guide marks, hints...) and overall user experience.
|
|
|
Detekce známých 3D objektů v obraze
Bordovský, Gabriel ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí známého 3D objektu v obraze a odhadem jeho pozice vůči kameře. Metoda využívá význačné body typu ORB a jejich pozici na povrchu obalového kvádru. Za pomoci řešení PnP problému je získána pozice objektu z 2D souřadnic bodu v detekovaném obrazu a 3D souřadnic onoho stejného bodu na obalovém kvádru. Tato práce rozšiřuje metodu detekce jednoduchých objektů tvaru kvádru, obsaženou v OpenCV knihovně, na detekci složitějších předmětů. Při testování bylo dosaženo 85% úspěšnosti detekce objektu a detekovaná pozice shodovala se skutečnou průměrně z 88%.
|
host ::
RSS.