コンピュータビジョンを支援するためにオブジェクトにテクスチャを作成するための推奨パターンはありますか？

ではこの回答へのコメント、表面上のテクスチャを提供するために、レーザダイオードと回折格子を使用してコンピュータビジョンシステムにおける高さの計算を支援するために示唆されました。

私がよく知っているパターンは、オブジェクトにチェス盤パターンを投影していると思います。投影された画像の変形が何らかの形で直接使用されていることを（不完全に）理解していました。つまり、以前は投影されていた正方形のパターンが湾曲したポリゴンになり、正方形に戻す変換によって3D構造に関する情報が得られます。これは間違っていますか？

推奨パターンはありますか？パターンを選択する際の依存関係は何ですか？それはターゲットオブジェクトの形状、材質などに依存しますか、それともフィーチャの変動性の量の関数ですか？

一般的に適用可能なアドバイスと、アプリケーション固有のアドバイスがあります。

ShiとTomasiの論文「Good features to track」は、パターンを選択するための基準を説明しています。2次元の局所化可能性、つまり「角」です。

簡単に言えば、位置(x,y)にあるオブジェクトを見つけようとしているが、そのオブジェクトがの画像に表示されているとし(x + dx, y + dy)ます。私たちの視覚システムが「いいえ、位置が間違っている」としか言えない場合は、あまり役に立ちません。代わりに、私たちは、ビジョンシステムは、金額を見積もることができることを期待dxし、dyそれはあまりにも遠くないことを条件とします。

鋭いポイント（ドット）が最も角を曲がりますが、ランダムピクセルノイズに埋もれてしまいます。数学をたどることによって、鋭い点と同じくらい角張っている他のパターンがあることがわかります。（統合によって変換された1Dデルタである1D "エッジ"について考えてください。）

一部のアプリケーションは、より少ない次元またはより高い次元でのローカライズ可能性を要求します。

8/25を追加

レンズの歪みが重要でないか、パラメータ化されている場合、2つの線状パターンを「交差」させて、キャリブレーション中にポイントを生成することもできます。

ブレ除去アプリケーションでは、点広がり関数（psf）を回復するためにシャープポイントがよく使用されます。ただし、グランドトゥルースがキャリブレーションソフトウェアで利用可能であれば、理論的には任意の形状のオブジェクトを使用できます。

一部のアプリケーションでは、意図的にパターンを不鮮明にします。デフォーカスからの深さは、ぼやけを使用して、オブジェクトに対する焦点面の位置を推論します。これにより、オブジェクトの深さが推定されます。