Я пытался вчитаться в статью, но так и не понял, зачем здесь триангуляция. Камера глубины дает двумерную матрицу глубины, обычная камера дает двумерное цветное изображение. Создаем квады или треугольники на основании матрицы глубины (попутно удаляя слишком вытянутые), и натягиваем цветное изображение как текстуру (с поправкой, так как между камерами небольшое расстояние) на наши квады. Должно получиться быстрее чем считать триангуляцию.
Недавно читал статью про то, что мультфильмы типа "Черепашки ниндзя", "Утиные истории" рисовались в Японии, потому что было дешевле, чем рисовать в Америке, когда и в Японии стало дорого, начали рисовать в Корее. Так что ничего удивительного. Если в России будут требовать увеличения оплаты, то графику начнут делать, скажем, в Китае.
В версиях Kate Mobile начиная с 40 нельзя сохранять музыку оффлайн, Вконтакте вообще всем приложениям запретило хранить музыку оффлайн, видимо как раз для продвижения BOOM и платной подписки.
Спасибо, теперь стало понятней.
Я пытался вчитаться в статью, но так и не понял, зачем здесь триангуляция. Камера глубины дает двумерную матрицу глубины, обычная камера дает двумерное цветное изображение. Создаем квады или треугольники на основании матрицы глубины (попутно удаляя слишком вытянутые), и натягиваем цветное изображение как текстуру (с поправкой, так как между камерами небольшое расстояние) на наши квады. Должно получиться быстрее чем считать триангуляцию.
Недавно читал статью про то, что мультфильмы типа "Черепашки ниндзя", "Утиные истории" рисовались в Японии, потому что было дешевле, чем рисовать в Америке, когда и в Японии стало дорого, начали рисовать в Корее. Так что ничего удивительного. Если в России будут требовать увеличения оплаты, то графику начнут делать, скажем, в Китае.
Спасибо, очень понравилась статья. Единственное, что не дает покоя — размер программы в 150 мегабайт.
Наверно это первоапрельская шутка:)
Можно сделать аналогично распознаванию автомобильных номеров, на хабре есть довольно подробная статья: https://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/225913/
Можно прочитать лекции графикона про анализ изображений, там основные методы кратко описаны. Например тут:
http://courses.graphicon.ru/index.php?q=main/cg/lectures/2012