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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Seguimiento de puntos

Proceso algorítmico que sigue puntos característicos de una imagen a otra en una secuencia de video o conjunto de imágenes. El seguimiento establece las correspondencias temporales necesarias para estimar el movimiento de la cámara y la estructura 3D de la escena.

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Geometría epipolar

Modelo geométrico intrínseco que relaciona dos vistas de la misma escena, definiendo las restricciones entre puntos correspondientes en diferentes imágenes. La geometría epipolar reduce la búsqueda de correspondencias 2D a líneas 1D, simplificando significativamente el problema de emparejamiento.

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Matriz esencial

Matriz 3x3 que codifica la relación geométrica entre dos vistas de cámara calibradas, conteniendo la información sobre la rotación y la traslación relativa. La Matriz Esencial permite descomponer el movimiento relativo entre dos poses de cámara para inicializar la reconstrucción 3D.

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Matriz fundamental

Matriz 3x3 que relaciona las coordenadas de puntos correspondientes entre dos imágenes no calibradas a través de la restricción epipolar. A diferencia de la Matriz Esencial, integra los parámetros intrínsecos de las cámaras y es calculable directamente a partir de las correspondencias 2D.

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Detección de características

Identificación automática de puntos de interés distintivos en las imágenes, típicamente utilizando detectores como SIFT, SURF u ORB. Las características detectadas sirven como puntos de anclaje para establecer correspondencias entre imágenes sucesivas.

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Calibración de cámara

Proceso de estimación de los parámetros intrínsecos (distancia focal, punto principal, distorsiones) y extrínsecos (posición, orientación) de una cámara. Una calibración precisa es esencial para convertir las mediciones en píxeles en información métrica 3D fiable.

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RANSAC

Algoritmo iterativo robusto que estima los parámetros de un modelo matemático a partir de datos que contienen valores atípicos (outliers). RANSAC se utiliza ampliamente en SfM para estimar de forma fiable las transformaciones geométricas a pesar de las correspondencias incorrectas.

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Problema de correspondencia

Desafío fundamental que consiste en identificar los mismos puntos físicos observados desde diferentes puntos de vista en una secuencia de imágenes. La resolución robusta del problema de correspondencia es crítica para el éxito de cualquier reconstrucción 3D mediante SfM.

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Ambigüedad de escala

Incapacidad inherente del SfM para determinar la escala absoluta de la reconstrucción sin información métrica externa. Esta limitación surge del hecho de que el sistema no puede distinguir una escena en miniatura cercana de una escena lejana ampliada.

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Reconstrucción dispersa

Fase inicial del SfM que produce una nube de puntos 3D poco densa pero geométricamente precisa, que sirve como esqueleto de la escena. La reconstrucción dispersa establece la topología global y las poses de cámara fundamentales antes de cualquier densificación.

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Homografía

Transformación proyectiva plana que relaciona dos imágenes de un plano visto desde diferentes ángulos, esencial para escenas que contienen superficies planas. La homografía permite inicializar la reconstrucción en casos particulares y validar las correspondencias.

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