Réalité augmentée - Vision

0. Introduction la réalité augentée.

   Support de cours.



1. Calibration - Estimation de la matrice intrinsèque.

   Travaux Pratiques : estimation de la matrice intrinsèque. Utilisation d'opencv, détection automatique des points dans l'image et calcul des coordonnées de ces points dans le repère de la caméra. Ressources matérielles : L'image de référence pour la calibration : reference_image.png



2. Insertion naïve d'objets virtuels dans l'environnement.

   Travaux Pratiques : insertion d'un cercle qui a pour centre le barycentre des points dans le repère caméra. Ressources matérielles : Image de référence : reference_image.png Programme Python de base pour charger une vidéo : TD2_caneva_video.py Vidéo pour tester votre programme : video_damier.m4v



3. Matrice extrinsèque. Estimation manuelle.

   Travaux Pratiques : estimation manuelle de la matrice extrinsèque. Ressources matérielles : Image de référence : reference_image.png Image de référence : ex1_solution_avec_carre.png Image de référence : ex2_translate.png Image de référence : ex3_pose_1.png Image de référence : ex3_pose_2.png Image de référence : ex3_pose_3.png Image de référence : ex3_reference.png



4. Matrice extrinsèque. Estimation automatique.

   Travaux Pratiques : estimation automatique de la matrice extrinsèque.



5. Généralisation à un pattern générique.

   Travaux Pratiques : Généralisation à un pattern générique. Support : Images et helper.py.