Optimierung von Augmented Reality Anwendungen durch die Berücksichtigung von Tiefeninformationen mit Googles Project Tango
- Augmented Reality Demo
- Pointcloud Extraction
- Plane based Reconstruction
- PCL based native Reconstruction (Greedy Projection Triangulation)
- Unity Marching Cubes AR Demo
- Augmented Reality Kamera mit passenden Intrinsics
- Motion Tracking mit korrekter GL Positionierung
- Darstellung der aktuellen PointCloud Scene
- Ray Intersection für eine PointCloud Interaktion
- Simples Tower-Defense Spiel mit Ray Intersection (siehe Screenshot)
- Einfache Pointcloud Occlusion
- Exporter der aufgenommenen PointCloud
- Sammeln von PointCloud ausschnitten in einem OctTree
- Reconstruction der OctTree Points mit der Methode aus 'construct'
- Reconstruction der OctTree Points durch Marching Cubes
1. OctTree clustering of the global pointcloud
2. on incoming depth frame
* update random n global clusters with points from depth frame
* use RANSAC to detect 3 planes per cluster
* project points from 3D space to 2D space (based on detected planes)
* use Graham Scan to compute comvex hull for each plane
* use Sweep‐line for triangulation with poly2tri
* project polygon vertices back to 3D space (based on detected planes)
Video Demonstration
Old Screenshots
- Crosscompiling von PCL
- Voxel Grid downsampling
- Greedy Triangulation mit PCL
- online reconstruction using
open_chisellibrary - transformation and interfaces to native environment
- PLY exporter
- Kombination der Experimental Beispiel aus Meshing und AR
- Implementierung von Clipping Depth Shader
- Einfaches Interaktives Beispiel zum Steuern eines Balls
Video Demonstration
Old Screenshots
