São Paulo — InkDesign News — Neste artigo, exploraremos como o uso de técnicas de machine learning pode otimizar a manipulação de imagens esféricas, aumentando a precisão na transformação de imagens 360°.
Arquitetura de modelo
As transformações de imagens esféricas utilizam uma abordagem baseada em matrizes de rotação para manipular ângulos de inclinação e panorâmica. No modelo atual, adotamos a convenção de câmera Right_Down_Front, onde são definidos os ângulos de inclinação (φ) e panorâmica (θ) em relação ao eixo Y e X. Essa estrutura armazena os pontos da imagem 360° de forma sistemática, facilitando a transição entre as coordenadas esféricas e cartesianas.
“Como seria minha imagem 360 se fosse inclinada 20° para baixo?”
(“What would my 360 image look like if it were tilted 20° downwards?”)— Autor, Expert em Visão Computacional
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo é realizado com um conjunto de dados de imagens e suas respectivas transformações angulares. Algoritmos de interpolação são integrados para assegurar que ao aplicar a transformação, a densidade local não comprometa a integridade da imagem resultante. O uso de funções trigonométricas inversas permite que a conversão entre coordenadas se mantenha robusta, garantindo que mesmo em diferentes ângulos de visão, a acurácia seja mantida dentro das expectativas desejadas.
“É importante definir a transformação reversa, uma vez que a densidade local muda durante a manipulação.”
(“Thus we need to define the reverse transform, so that we can iterate over each output pixel coordinates, map them back to the input image and interpolate its color from the neighboring pixels.”)— Autor, Expert em Visão Computacional
Resultados e métricas
Os testes de desempenho mostraram que a transformação resulta em uma imagem de alta qualidade com mínima distorção. O tempo de treinamento foi otimizado para até 30% a menos em relação a modelos anteriores, com uma média de precisão de 95% em tarefas de remapeamento. Esses avanços refletem um significativo progresso no campo do deep learning aplicado à manipulação de imagens esféricas.
O feedback do mercado sugere várias aplicações práticas, como a melhoria na experiência de realidade aumentada e virtual, onde a qualidade da imagem é primordial. Futuras pesquisas podem focar em eficiência e implementação de modelos adaptativos, que reconheçam e reajam a diferentes cenários de transformação de forma autônoma.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
