1. Reconhecimento
1.1. Deteção do Padrão da Imagem
1.1.1. Escolha do Padrão
1.1.1.1. fácil de extrair imagem
1.1.1.1.1. forma exterior simples (quadrado / retangulo)
1.1.1.1.2. cor e contraste adequados
1.1.1.2. determinar orientação
1.1.1.2.1. coordenadas do mundo associadas
1.1.1.2.2. padrão assimétrico
1.1.1.3. padrão preto e branco
1.1.1.4. padrão cores
1.1.2. Deteção do Padrão
1.1.2.1. Segmentação
1.1.2.1.1. baseado em orlas
1.1.2.1.2. como melhorar:
1.1.2.1.3. baseado em regiões
1.2. Binarização da Imagem
1.3. Deteção das componentes conexas (blobs)
1.3.1. eliminação das componentes com base na área
1.3.2. técnicas
1.3.2.1. recursiva
1.3.2.2. sequencial
1.4. Deteção de cantos
1.4.1. eliminação das componentes com base na forma
1.4.2. deteção precisa de cantos
1.4.3. Algoritmos
1.4.3.1. curvatura do contorno
1.4.3.2. aproximação poligonal do contorno
1.4.3.3. análise local dos pixéis numa janela definida em torno de cada ponto
1.5. Identificação e determinação da orientação do padrão
1.5.1. cálculo de homografia (2D-2D) entre cantos detetados e cantos do padrão
1.5.2. correção da distorção (unwarping) e geração da vista frontal
1.5.3. comparação com padrões armazenados e deteção da sua orientação
1.6. Determinação da orientação e da posição da câmara real
1.6.1. cálculo de homografia (3D-2D) entre cantos do padrão real (3D) e da imagem (2D)
1.6.2. cálculo da pose da câmara a partir da homografia
1.7. Síntese de uma câmara virtual com os mesmos parâmetros da câmara real
1.8. Geração da imagem virtual
1.9. Sobreposição das 2 imagens
2. Seguimento
2.1. Predição da posição dos cantos
2.2. Deteção dos cantos
2.2.1. Shi-tomasi