Title: Method of construction of three-dimensional structures based on key corner point
Authors: Aksionova, N.A.
Sych, D.S.
Varuyeu, A.V.
Аксёнова, Н.А.
Сыч, Д.С.
Воруев, А.В.
Keywords: pattern recognition
3D-modeling
points of interest
computer vision
Python
Blender
OpenCV
распознавание образов
3D-моделирование
особые точки
компьютерное зрение
Blender
Python
OpenCV
Issue Date: 2023
Publisher: Гомельский государственный университет имени Ф. Скорины
Citation: Aksionova, N.A. Method of construction of three-dimensional structures based on key corner point / N.A. Aksionova, D.S. Sych, A.V. Varuyeu // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. Сер.: Естественные науки. - 2023. - № 6(141). - С. 69-75.
Abstract: The article describes a method of construction of three-dimensional structures based on the computer vision technology that provides for automation of the process of 3D modeling of objects. A two-dimensional image is reconstructed into a relevant three-dimensional structure based on recognized key points of architectural plans. A Python-based module for pre-processing of an image and for identification of corner points of interest is developed. A method of construction of three-dimensional structures in Blender3D editor with the use of computer vision elements is presented. Module testing and approbation are demonstrated. = В статье описывается способ построения трехмерных структур с использованием технологии компьютерного зрения, позволяющий автоматизировать процесс 3D-моделирования объектов. На основе распознанных ключевых точек архитектурных планов двумерное изображение реконструируется в соответствующую ему трехмерную структуру. Разработан модуль предварительной обработки изображений и нахождения особых точек углов на языке программирования Python. Предложена методика построения трехмерных структур в редакторе Blender3D c использованием элементов машинного зрения. Приведено тестирование и апробация работы модуля.
URI: https://elib.gsu.by/handle123456789/64554
Appears in Collections:Известия ГГУ им. Франциска Скорины. Естественные науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
AKSIONOVA_Method.pdf510.74 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.