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运动捕捉,让教育学习变得和“呼吸”一样简单上世纪七、八十年代,动作捕捉开始是作为生物力学研究中的摄影图像分析工具,随着技术的日渐成熟,该技术开始拓展到教育、训练、运动、电脑动画、电视、电影、视频游戏等领域。使用者在各个关节处配备有标记点(Marker),通过标记点间位置和角度的变化来识别动作。
随着计算机软硬件技术的飞速发展和动画制作要求的提高,在发达国家,运动捕捉已经进入了实用化阶段,成功地用于虚拟现实、游戏、人体工程学研究、模拟训练、生物力学研究等许多方面。从技术的角度来说,运动捕捉的实质就是要测量、跟踪、记录物体在三维空间中的运动轨迹,典型的运动捕捉设备一般由以下几个部分组成:
传感器:所谓传感器是固定在运动物体特定部位的跟踪装置,它将向Motion capture系统提供运动物体运动的位置信息,一般会随着捕捉的细致程度确定跟踪器的数目。 欧雷新宇动画告诉你为何使用动作捕捉设备
以往的建模方式一般采用3dmax或者Maya这样的建模工具实现。制作周期长,实现难度大。比如在模型制作中我们需要对虚拟人物的动作进行一祯一祯的制作(而一秒的动作则需要24祯,一般的一个动作约为1-2秒),传统方式只能采取原始的手工方式,在软件中一帧一帧的去调整人物的骨骼数据,同时由于调整骨骼动作对技术人员的要求很高,很难在短时间里做出满意的结果,动作常常是古怪变形,所以大量的时间都耗费在了骨骼动作调整上,直接造成了所有涉及到骨骼动作的作品进度严重缓慢的结果;通知由于耗费的时间过长,影响了制作的进度周期。
北京欧雷新宇光学式运动捕捉系统通常使用6~8个相机环绕表演场地排列,这些相机的视野重叠区域就是表演者的动作范围。为了便于处理,通常要求表演者穿上单色的服装,在身体的关键部位,如关节、髋部、肘、腕等位置贴上一些特制的标志或发光点,称为 "Marker",视觉系统将识别和处理这些标志,系统定标后,相机连续拍摄表演者的动作,并将图像序列保存下来,然后再进行分析和处理,识别其中的标志点,并计算其在每一瞬间的空间位置,进而得到其运动轨迹。为了得到准确的运动轨迹,相机应有较高的拍摄速率,一般要达到每秒60帧以上。
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