pengujian pada objek banyak bidang
TRANSCRIPT
Pengujian pada objek banyak bidang
17
Inisialisasi posisi proyektor dan objek
Bidang proyeksi yang digunakan
Proyektor (biru) berada + 50 centimeter dari objek (abu-abu) dan
memiliki arah proyeksi sekitar -10o dari sumbu x
• Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat kehandalan sistem pada
objek dengan banyak bidang dan memiliki perbedaan jarak
Pengujian pada objek banyak bidang
18
Kalibrasi
Penentuan titik-titik referensi pada objek 3D
Posisi titik referensi pada bidang proyeksi
Pengujian pada objek banyak bidang
19
Tampilan gambar geometri pada bidang objek
Proses pengujian membutuhkan waktu selama 58 menit terhitung dari pembuatan model 3D dengan menggunakan Kinect
Pengujian pada objek bidang tak
beraturan
20
Inisialisasi posisi proyektor dan objek
Bidang proyeksi yang digunakan
Proyektor (biru) berada + 150 centimeter dari objek (abu-abu) dan
memiliki arah proyeksi sekitar -60o dari sumbu x
• Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat kehandalan sistem pada
objek yang bukan merupakan bangun ruang 3D primitif
Pengujian pada objek bidang tak
beraturan
21
Kalibrasi
Penentuan titik-titik referensi pada objek 3D
Posisi titik referensi pada proyektor
Pengujian pada objek bidang tak
beraturan
22
Tampilan gambar geometri pada bidang objek
Proses pengujian membutuhkan waktu selama 63 menit terhitung dari pembuatan model 3D dengan menggunakan Kinect
Kesimpulan
Dari ketiga proses pengujian yang
dilakukan, proses pengujian hanya
membutuhkan waktu + 60 menit.
Hal ini tentu jauh lebih singkat jika
dibandingkan dengan melakukan
projection mapping secara manual yang
memakan waktu sekitar 3 hari 1.
23
1Video Mapping Web Site. “Video Mapping”. <URL: http://www.videomapping.org/> 2011.
Saran untuk penelitian kedepan
Dilakukan penelitian pada bidang proyeksi
yang lebih kompleks.
Projection artist dapat dilibatkan untuk
meneliti dengan animasi yang lebih
kompleks.
24
Daftar Pustaka
1. Video Mapping Web Site. “Video Mapping”. <URL:
http://www.videomapping.org/> 2011.
2. Maier, Robert. “Real-time 3D Reconstruction and Localization”.
[Presentation] München : Institut für Informatik der Technischen
Universität München, 2012.
3. Tomasi, C. “Bilateral Filtering for Gray and Color Images”. Bombay: IEEE
International Conference on Computer Vision. 1998.
4. Besl, P.J. “A Method for Registration of 3D Shapes”. IEEE Transaction on
Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 14. 1992.
25