diciembre 6, 2021

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Fue desarrollado un sistema que convertirá transmisiones de fútbol de 2D a 3D automáticamente

El método combina una transmisión en 2D con imágenes capturadas de un videojuego «FIFA» para simular la profundidad de la imagen. El proceso es tan rápido que podría hacerse en transmisiones en vivo.

Investigadores del MIT y el Qatar Computing Research Institute (QCRI) desarrollaron un nuevo sistema que permitirá convertir videos 2D en 3D, pero a una velocidad que podría abrir su uso a transmisiones en vivo.
El sistema está pensado especialmente a videos de partidos de fútbol que, una vez en 3D, podrán ser vistos en equipos de todo tipo: televisores, cascos de realidad virtual como el Oculus Rift hasta dispositivos más económicos, como la combinación de un teléfono y el sistema «Cardboard» de Google.
Cualquier televisor puede mostrar 3D. Pero no hay contenido. Vemos que la producción de contenido de alta calidad es lo principal que debería suceder. Pero los deportes son algo muy difícil. Con las películas tienes artistas que pintan el mapa de profundidad. Aquí no existe el lujo de contratar 100 artistas para hacer la conversión. Tiene que ocurrir en tiempo real, dijo Wojciech Matusik, profesor del MIT y codesarrollador del sistema, al sitio de su casa de estudios.
El nuevo sistema basa su funcionamiento en videojuegos, que funcionan produciendo mapas 3D de alta calidad de un ambiente. En el caso de los juegos de fútbol, ese mapa es de una cancha de fútbol. Cuando el jugador entra a un partido, el sistema traduce toda esa información en una imagen 2D que es mostrada en el televisor.
La idea del equipo es ocupar la misma tecnología para hacer el proceso al revés. Usaron una copia de «FIFA 13» para simular un gran número de videos y usaron una herramienta para sacar pantallazos de la acción, guardando también el mapa 3D de cada momento.
Lo que hace el sistema es analizar el video 2D de un partido real y compararlo con cerca de 10 de los miles de pantallazos obtenidos del juego, buscando el que mejor calza. Una vez que encuentra uno, toma su información de profundidad y se la aplica al video original.
Los investigadores dicen que el sistema toma un tercio de un segundo en realizar el análisis y aplicar la conversión. Si la transmisión es retrasada uno o dos segundos respecto del evento en vivo, el proceso podría ser hecho sin problemas. De todas formas, el equipo está buscando métodos para reducir aún más el tiempo de conversión.

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