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| − | Das [http://vr.tu-freiberg.de/scivi/ 3D Scanning Framework (TU Freiberg)] scannt Objekte, die innerhalb von vier [https://www.cs.utah.edu/gdc/projects/augmentedreality/ Markern] stehen, als point cloud ein. Das Framework läuft, die Kinect muss nur ordentlich mit einem Schachbrettmuster kalibriert werden. Und man braucht einigermaßen gleichmäßiges (Tages-)Licht, damit die Marker zuverlässig erkannt werden. Offensichtlich gibt es einen Mindestabstand von ca. 50 cm. Kleine Objekte (auf dem Drehtisch) sind problematisch. | + | Das [http://vr.tu-freiberg.de/scivi/ 3D Scanning Framework (TU Freiberg)] scannt Objekte, die innerhalb von vier quadratisch angeordneten [https://www.cs.utah.edu/gdc/projects/augmentedreality/ Markern] stehen, als point cloud ein. Man braucht allerdings einigermaßen gleichmäßiges (Tages-?)Licht, damit die Marker zuverlässig erkannt werden (größere Marker werden besser erkannt). Offensichtlich gibt es einen Mindestabstand von ca. 50 cm. |
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| | + | Beim Scannen nimmt man mehrere Aufnahmen aus verschiedenen Perspektiven auf. Jede neue Aufnahme wird zur Pointcloud hinzugefügt. Im Moment funktioniert das nicht richtig. Je nach Drehwinkel gibt es eine Verschiebung von bis zu 2 cm. |
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| | Zum Kalibrieren kann man [http://nicolas.burrus.name/index.php/Research/KinectRgbDemoV6 Kinect RGBDemo] benutzen. In dem Archiv sind auch verschiedene Marker und das Schachbrettmuster. | | Zum Kalibrieren kann man [http://nicolas.burrus.name/index.php/Research/KinectRgbDemoV6 Kinect RGBDemo] benutzen. In dem Archiv sind auch verschiedene Marker und das Schachbrettmuster. |
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| − | Scivi spuckt eine [https://secure.wikimedia.org/wikipedia/en/wiki/PLY_%28file_format%29 PLY]-Datei aus, die müsste für den 3D-Drucker in [https://secure.wikimedia.org/wikipedia/en/wiki/STL_%28file_format%29 STL] umgewandelt werden. --[[User:Florian|Florian]] 10:10, 11 November 2011 (CET) | + | Scivi berechnet aus der Pointcloud ein Mesh und speichert das als [https://secure.wikimedia.org/wikipedia/en/wiki/PLY_%28file_format%29 PLY]-Datei ab. Die muss z. B. mit MeshLab für den 3D-Drucker in [https://secure.wikimedia.org/wikipedia/en/wiki/STL_%28file_format%29 STL] umgewandelt werden. |
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| − | == TO DO ==
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| − | * Kalibrierung mit Schachbrettmuster
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| − | * Optimierung der point cloud (mit Poisson Surface Reconstruction)
| + | * [http://vr.tu-freiberg.de/scivi/?page_id=17 Frame] basteln |
| − | * Umwandlung von PLY nach STL
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| − | * [http://vr.tu-freiberg.de/scivi/?page_id=17 Scan Tablet oder Frame] basteln | + | |
Version vom 25. November 2011, 12:04 Uhr
Wir wollen 3D-Bilder von Objekten oder Personen erstellen, um den 3D-Drucker damit zu füttern.
Scivi
Das 3D Scanning Framework (TU Freiberg) scannt Objekte, die innerhalb von vier quadratisch angeordneten Markern stehen, als point cloud ein. Man braucht allerdings einigermaßen gleichmäßiges (Tages-?)Licht, damit die Marker zuverlässig erkannt werden (größere Marker werden besser erkannt). Offensichtlich gibt es einen Mindestabstand von ca. 50 cm.
Beim Scannen nimmt man mehrere Aufnahmen aus verschiedenen Perspektiven auf. Jede neue Aufnahme wird zur Pointcloud hinzugefügt. Im Moment funktioniert das nicht richtig. Je nach Drehwinkel gibt es eine Verschiebung von bis zu 2 cm.
Zum Kalibrieren kann man Kinect RGBDemo benutzen. In dem Archiv sind auch verschiedene Marker und das Schachbrettmuster.
Scivi berechnet aus der Pointcloud ein Mesh und speichert das als PLY-Datei ab. Die muss z. B. mit MeshLab für den 3D-Drucker in STL umgewandelt werden.
TO DO