¿Existe un dispositivo de cámara que pueda hacer una exploración semi-ortográfica de una habitación grande?

¿Cómo puedo capturar una foto similar al ejemplo en un espacio reducido?

He investigado a la ligera una solución para hacer una imagen / escaneo de una pared completa de una habitación de forma semi-ortográfica. Me imagino que funcionaría de manera similar a la varita de escaneo en una copiadora.

Cosas que he probado:

• Actualmente estoy tomando múltiples fotos, corrigiendo su perspectiva y uniéndolas de una manera muy cruda.

• Intenté usar un panorama de iPhone, pero eso solo funciona desde un punto con rotación y no con movimiento lateral.

Una pregunta similar a esta en un espacio mayor requerido es aquí: ¿Cómo puedo unir un panorama correctamente si muevo la cámara a lo largo del eje horizontal?

Actualmente estoy tomando múltiples fotos, corrigiendo su perspectiva y uniéndolas de una manera muy cruda.

Sí, esa es exactamente la forma de hacerlo. Un buen software panorámico moderno debería hacer esto menos crudo. Si usa una distancia focal más larga y toma muchas, muchas fotos, su resultado será mejor, quizás algo doloroso, pero ya sabe lo que dicen sobre los almuerzos gratis.

Si haces esto mucho por alguna razón, podrías considerar crear una plataforma de algún tipo para facilitar la repetición. Sin embargo, para un uso único, usaría un trípode con mucha variabilidad en la altura: colóquelo lo más bajo posible, tome una foto, muévase (posiblemente algo de cinta adhesiva en el piso para que sea fácil saber cuánto mover), haga clic nuevamente y repita. Luego, cuando llegue al final, levante el trípode y vuelva al otro lado. (En efecto, te conviertes en la "varita de escaneo").

Una serie de fotografías de hendiduras tomadas a lo largo de un camino paralelo a la pared y a lo largo de la pared se podrían unir para proporcionar una imagen ortográfica. No es exactamente una fotografía de tira en el nivel de píxeles, sino el mismo principio general.

Configurar una pista a lo largo de la cual mover la cámara, medir distancias y mover la cámara con precisión es más un ejercicio de ingeniería en fotografía técnica que tiene que equilibrar el esfuerzo y el gasto con el valor de la precisión en los resultados.

Google experimentó con [y rechazó] un enfoque similar para Street View desde el principio.

Como se trata de un foro de fotografía, debería mencionar una lente de desplazamiento, que puede corregir parte de la distorsión en un eje.

Pero en una habitación cerrada probablemente necesite usar una lente gran angular, lo cual es más problemático.

Hay algunos programas que reconocen la deformación específica de algunos lentes específicos y lo ayudan a corregirlos bastante rápido, por ejemplo DxO: http://www.dxo.com/us/photography/community/tutorials/getting-started-dxo- punto de vista-2

Si entiendo su problema correctamente, sugeriría dos métodos:

• aléjese tan lejos de la pared como lo permita la habitación y desde allí tome fotos con la longitud focal adecuada o
• tomar múltiples imágenes y coser; para esta tarea sugeriría a Hugin . Se tarda un poco en acostumbrarse, pero es muy bueno para la corrección de perspectiva y la costura.

En cuanto a una sola máquina / cámara, que es capaz de escanear la pared y hacer una imagen completamente ortográfica: no creo que esté disponible. El "escáner" tendría que tener el mismo tamaño (al menos una altura máxima) que la pared. Hablar muchas, muchas imágenes y unirlas podría simular un comportamiento de escaneo, pero dudo que los resultados sean muy buenos y valgan la pena.

No es una respuesta perfecta, sino una forma de reducir el problema: coloque la cámara en el centro de la pared y coloque un espejo lo suficientemente grande en la pared opuesta. Efectivamente duplica la distancia, reduciendo así los ángulos.

No sé si esto existe, pero imagino una cámara que se desliza a lo largo de una pista paralela a la pared y tiene una cubierta sobre la superficie de la película / detección con una ranura muy estrecha que se mueve proporcionalmente a la distancia a lo largo de la pared.

¿El sensor de estructura de Occipital está cerca de lo que imagina? http://structure.io/