Pengujian pada objek banyak bidang

17

Inisialisasi posisi proyektor dan objek

Bidang proyeksi yang digunakan

Proyektor (biru) berada + 50 centimeter dari objek (abu-abu) dan

memiliki arah proyeksi sekitar -10o dari sumbu x

• Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat kehandalan sistem pada

objek dengan banyak bidang dan memiliki perbedaan jarak

Pengujian pada objek banyak bidang

18

Kalibrasi

Penentuan titik-titik referensi pada objek 3D

Posisi titik referensi pada bidang proyeksi

Pengujian pada objek banyak bidang

19

Tampilan gambar geometri pada bidang objek

Proses pengujian membutuhkan waktu selama 58 menit terhitung dari pembuatan model 3D dengan menggunakan Kinect

Pengujian pada objek bidang tak

beraturan

20

Inisialisasi posisi proyektor dan objek

Bidang proyeksi yang digunakan

Proyektor (biru) berada + 150 centimeter dari objek (abu-abu) dan

memiliki arah proyeksi sekitar -60o dari sumbu x

• Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat kehandalan sistem pada

objek yang bukan merupakan bangun ruang 3D primitif

Pengujian pada objek bidang tak

beraturan

21

Kalibrasi

Penentuan titik-titik referensi pada objek 3D

Posisi titik referensi pada proyektor

Pengujian pada objek bidang tak

beraturan

22

Tampilan gambar geometri pada bidang objek

Proses pengujian membutuhkan waktu selama 63 menit terhitung dari pembuatan model 3D dengan menggunakan Kinect

Kesimpulan

Dari ketiga proses pengujian yang

dilakukan, proses pengujian hanya

membutuhkan waktu + 60 menit.

Hal ini tentu jauh lebih singkat jika

dibandingkan dengan melakukan

projection mapping secara manual yang

memakan waktu sekitar 3 hari 1.

23

1Video Mapping Web Site. “Video Mapping”. <URL: http://www.videomapping.org/> 2011.

Saran untuk penelitian kedepan

Dilakukan penelitian pada bidang proyeksi

yang lebih kompleks.

Projection artist dapat dilibatkan untuk

meneliti dengan animasi yang lebih

kompleks.

24

Daftar Pustaka

1. Video Mapping Web Site. “Video Mapping”. <URL:

http://www.videomapping.org/> 2011.

2. Maier, Robert. “Real-time 3D Reconstruction and Localization”.

[Presentation] München : Institut für Informatik der Technischen

Universität München, 2012.

3. Tomasi, C. “Bilateral Filtering for Gray and Color Images”. Bombay: IEEE

International Conference on Computer Vision. 1998.

4. Besl, P.J. “A Method for Registration of 3D Shapes”. IEEE Transaction on

Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 14. 1992.

25