Sketchar는 일상 속에서 증강현실(AR)의 통합을 다듬고 발전시키는 데 깊이 전념하고 있습니다. 이번 미션에 대한 저희의 가장 최근 기여는 AR에서 파사드 평면을 감지하기 위해 세심하게 고안된 방법입니다.
프로세스 한눈에 보기:
- 에지 감지: 저희 시스템은 먼저 객체의 하나 이상의 에지를 식별하는 것으로 시작합니다.
- 선 식별: 그다음 객체와 관련된 다양한 선들을 식별합니다.
- 선 필터링: 다음 단계에서는 이러한 선들을 정제하여 작업에 가장 관련성 높은 것들만 남깁니다.
- 근사화: 반복적인 기법을 활용해 시스템은 선택된 선들의 분포를 근사화합니다.
- 경계 결정: 이 방법의 마지막 단계로, 객체의 명확한 경계를 결정합니다.
작동 방식에 대해서는 저희 블로그 게시물에서 확인해 보세요:
SketchAR 파사드 디텍터 – 환경을 스캔하지 않고도 건물에 가상 객체를 배치하는 표면 추적 컴퓨터 비전 시스템 (특허 출원 중). Sketchar
이것이 중요한 이유:
Sketchar의 접근 방식은 상세한 환경 스캔 없이도 실제 건물에 가상 객체를 손쉽게 배치할 수 있게 해줍니다. 간단해 보일 수 있지만, 영상 속 객체의 실시간 추적에 의존하는 AR 애플리케이션에게 이는 상당한 성과입니다.
테이블 표면이든 건물 파사드든, 앵커링 표면의 특성과 배치를 이해하는 것은 AR 콘텐츠를 정확하게 렌더링하는 데 매우 중요합니다. 건물 파사드는 나무나 차량 같은 다른 요소들과 뒤엉키는 경우가 많아 경계를 예측하기 어렵다는 독특한 과제를 안고 있습니다. 파사드 경계에만 의존하면 실제 공간 구성을 제대로 포착하지 못할 수 있습니다. 바로 이 지점에서 Sketchar의 방법이 이러한 미묘한 차이들을 다루어 AR 콘텐츠가 주변 환경과 매끄럽게 조화를 이루도록 보장합니다.
Sketchar ▋팀
