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RÉSUMÉ
La capture volumétrique vidéo classique (vidéogrammétrie) est chère (5 k euros par minute minimum). Elle nécessite l’utilisation d’un studio 360° fond monochrome, d’une trentaine - a minima - de caméras “genlockées” (synchronisées à l’image près). Il existe cependant des caméras depth cam à coût abordable qui génèrent des nuages de points (point cloud).
Ce type de technologie (depth cam) peut-il générer des modèles 3D animés suffisamment qualitatifs pour la perception humaine ? Dans quelles conditions ? Quelles sont les améliorations possibles dans le workflow, de la captation à l’affichage d’un maillage (mesh) texturé animé ?
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François BOUILLE : Directeur R&D pour le projet Holocap3D - à French Touch Factory, 41, rue du Faubourg Saint Martin 75010 Paris - en partenariat avec les Mines Paris – PSL
INTRODUCTION
Le procédé de Capture volumétrique consiste à scanner en 3D des objets à l’aide d’une matrice composée de plusieurs caméras. Cette méthode permet de capter des objets, tout comme des environnements réels. Le résultat est une représentation tridimensionnelle qui peut être intégrée à du contenu numérique visuel.
La capture volumétrique vidéo ou vidéo volumétrique est une technique qui capture un espace tridimensionnel dans le temps. Ce type de volumographie acquiert des données en mouvement qui peuvent être visualisées sur des écrans classiques ainsi qu'à l'aide d'écrans stéréoscopiques et de visiocasques (casques immersifs).
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MOTS-CLÉS
réalité virtuelle réalité augmentée hologramme vidéo capture volumétrique caméra RGBD holoportation
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2. Captation et synchronisation temporelle
2.1 Conditions de captation
Tout comme la photogrammétrie, la capture volumétrique vidéo demande des conditions de lumière de préférence maîtrisées.
Les caméras RGB-D utilisent des fréquences infrarouges qui peuvent limiter leur utilisation en intérieur. Les plages infrarouges du soleil peuvent amener des interférences. Il est donc préférable de rechercher des conditions de studio sans perturbation due à la lumière du jour. Toute captation en extérieur est rendue impossible avec une Kinect Azure. Il existe cependant des caméras dont les plages infrarouges ne rentrent pas en conflit avec la plage infrarouge de la lumière du jour.
Comme dans l’audiovisuel classique, la fréquence des lumières artificielles est également à surveiller afin d’éviter un effet de flickering sur les données couleur.
Les réglages des caméras doivent également permettre le recouvrement de données couleur de caméras situées à des angles différents à 360°. On préfère alors des réglages manuels dans l’exposition ou le gain.
HAUT DE PAGE2.1.2 Distance à l’objet capté et topologie du rig de caméras
Plus les caméras sont distantes de l’objet capté, plus la précision des données captées se dégrade. À 50-70 centimètres de l’objet, la qualité est remarquable. Elle devient médiocre à partir de 2 mètres. Ces considérations nous ont amenés à mettre en place pour notre projet un rig circulaire de caméras avec 8 caméras placées alternativement à 1,81 et 1 mètre de hauteur, et d’un diamètre de 3 mètres (figure 1). Il est à noter que les données capturées doivent conserver pour des caméras consécutives un certain taux de recouvrement des données. En effet, plus les données auront de recouvrement plus l’étape 2 d’alignement...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - CHOI (S.), ZHOU (Q.-Y.), KOLTUN (V.) - Robust reconstruction of indoor scenes. - CVPR (2015).
-
(2) - ZHOU (Q.-Y.), PARK (J.), KOLTUN (V.) - Fast global registration. - ECCV http://vladlen.info/papers/fast-global-registration.pdf (2016).
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(3) - BESL (P.J.), MCKAY (N.D.) - A method for registration of 3D Shapes. - PAMI (1992).
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(4) - CHEN (Y.), MEDIONI (G.G.) - Object modelling by registration of multiple range images. - Image and Vision Computing, 10(3) (1992).
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(5) - RUSINKIEWICZ (S.), LEVOY (M.) - Efficient variants of the ICP algorithm. - In 3-D Digital Imaging and Modeling (2001).
-
(6) - PARK (J.), ZHOU (Q.-Y.), KOLTUN (V.) - Colored point cloud registration revisited. - ICCV (2017).
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Azure Kinect DK :
https://azure.microsoft.com/fr-fr/services/kinect-dk/
Spécifications matérielles des kinest Azure :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/system-requirements
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/hardware-specification
Synchronisation avec un câble audio :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/multi-camera-sync
Matrice de déformation de Brow Comrady :
https://docs.derivative.ca/Lens_Distort_TOP
ou
https://www.foamcoreprint.com/blog/what-are-calibration-targets
Génération d’un point cloud à partir d’une depth :
https://medium.com/yodayoda/from-depth-map-to-point-cloud-7473721d3f
Fast Point Feature Histogram :
https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/fpfh_estimation.html
Détection de squelette par les Kinect Azure :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/body-sdk-setup
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