Une application crée des vidéos time-lapse avec un smartphone
Une application développée par des chercheurs de Cornell utilise la réalité augmentée, pour aider les utilisateurs à capturer de manière répétée des images d’un même endroit avec un téléphone ou une tablette, pour réaliser des vidéos time-lapse – sans laisser de caméra sur place.
Réaliser des vidéos time-lapse plus facilement
La photographie time-lapse, qui consiste à combiner des photos prises sur de longues périodes de temps, constitue un moyen puissant de visualiser des phénomènes, tels que le changement de saison ou le mouvement du Soleil.
Traditionnellement, les photographes laissaient un appareil sur un trépied pendant toute la durée de l’événement, mais des chercheurs travaillant avec Abe Davis, professeur adjoint d’informatique, ont mis au point une méthode plus pratique. Leur application iOS, ReCapture, est maintenant disponible gratuitement dans l’App Store.
L’application dispose de trois modes de capture
Les chercheurs pensent qu’il s’agit de la première application conçue pour créer des vidéos time-lapse à partir d’appareils portatifs. L’application dispose de trois modes de capture qui couvrent un éventail de scénarios. Le premier est idéal pour les paysages, le deuxième permet de capturer des scènes en gros plan, et le troisième collecte une série d’images qui peuvent être utilisées pour reconstruire la scène en 3D hors ligne.
Chaque mode de capture utilise différentes informations de la scène. Le mode le plus simple utilise une superposition des photos précédentes pour aider l’utilisateur à aligner les nouvelles photos. Pour les scènes rapprochées, qui ont tendance à être plus difficiles à capturer, l’application tente de déterminer où se trouve l’appareil photo dans l’espace 3D, et utilise des flèches pour indiquer à l’utilisateur comment déplacer et incliner son téléphone vers le bon endroit.
Outre la création de gifs et de vidéos, cette application peut également avoir des applications scientifiques, comme l’avait envisagé M. Davis. L’équipe a partagé l’application avec des chercheurs sur le terrain dans d’autres départements de Cornell, et des collègues ont déjà commencé à l’utiliser pour collecter des données.
Améliorer les images dans une future version
Dans les futures versions de l’application, Davis pense qu’ils pourraient être en mesure de lisser les lacunes et les transitions abruptes dans les séquences, en utilisant des techniques récentes d’apprentissage automatique, ce qui donnerait des vidéos de meilleure qualité. L’équipe nous montre comment fonctionne son application dans cette vidéo.
Cette recherche a été publiée dans ACM.
Source : Cornell University
Crédit photo : Depositphotos