Génération d'images omnidirectionnelles à partir d'un environnement virtuel - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2019

Génération d'images omnidirectionnelles à partir d'un environnement virtuel

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Abstract

This paper describes a method for generating omnidirectional images using cubemap images and corresponding depth maps that can be acquired from a virtual environment. For this purpose, we use the video game Grand Theft Auto V (GTA V). GTA V has been used as a data source in many research projects, due to the fact that it is a hyperrealist open-world game that simulates a real city. We take advantage of developments made in reverse engineering this game, in order to extract realistic images and corresponding depth maps using virtual cameras with 6DoF. By combining the extracted information with an omnidirectional camera model, we generate Fish-eye images intended for instance to machine learning based applications.
Dans cet article, nous décrivons une méthode pour générer des images omnidirectionnelles en utilisant des images cubemap et les cartes de profondeur correspondantes, à partir d'un environnement virtuel. Pour l'acquisition, on utilise le jeu vidéo Grand Theft Auto V (GTA V). GTA V a été utilisé comme source de données dans plusieurs travaux de recherche, puisque c'est un jeu à monde ouvert, hyperréaliste, simulant une vraie ville. L'avancée réalisée dans l'ingénierie inverse de ce jeu nous offre la possibilité d'extraire des images et les cartes de profondeur correspondantes avec des caméras virtuelles à six degrés de liberté. A partir de ces données et d'un modèle de caméra omnidirectionnelle, on propose de générer des images Fisheye destinées par exemple à l'entraînement de méthodes par apprentissage.
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Dates and versions

hal-02183033 , version 1 (14-07-2019)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02183033 , version 1

Cite

Ahmed Rida Sekkat, Yohan Dupuis, Pascal Vasseur, Paul Honeine. Génération d'images omnidirectionnelles à partir d'un environnement virtuel. 27-ème Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02183033⟩
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