ce projet est à faire en binome, à rendre sur Tomuss, accompagné
d'un petit rapport expliquant ce que vous avez fait et
éventuellement ce qui ne fonctionne pas / ce que vous auriez
voulu faire.
Partie 1 : travail à rendre
au strict minimum : une fonction d'intersection rayon / plan,
ainsi que intersection rayon / sphere + le parcours des pixels
de l'image ainsi que la génération du rayon de chaque pixel, ie
le minimum pour créer une image de ce type :
lorsque ces fonctions sont correctes, il suffit de les utiliser
pour calculer les ombres et ajouter une ou plusieurs sources de
lumière pour obtenir quelquechose qui ressemble à cette image :
normalement, tout le monde à réalisé l'équivalent pendant les
séances de tp.
vous complèterez ce travail avec le calcul de la lumière
réfléchie, cf TP1 / Partie 4 / Matière diffuse. pour plusieurs
sources de lumière.
Partie 2 : Bonus (minimum 2, au choix)
bonus 1 :
et avec un flou de profondeur ?
bonus 2 :
et avec un ciel et un soleil ? (utilisez des directions
aléatoires pour le ciel, le temps de calcul sera plus
raisonnable...)
bonus 3 :
et si le ciel change de couleur en fonction de la direction ?
bonus 4 :
et avec une lune ?
bonus 5 :
et avec des matières réfléchissantes ?
bonus 6 :
et beaucoup d'objets ?
bonus 5 : et avec opencv ?
lorsque l'on utilise des points ou des directions aléatoires
pour calculer la lumière réfléchie par un objet, l'image est
plus ou moins bruitée / avec des défauts... peut on filtrer
l'image avec un filtre gaussien opencv pour la "nettoyer" ?
comment régler les paramètres du filtre ? est ce que les
paramètres du filtre dépendent du nombre de points / de
directions aléatoires utilisés pour faire le calcul ?
cf la
doc
opencv, section gaussian blurring
bonus 6 : et avec un filtre bilateral ?
mêmes questions pour un filtre bilateral.
quelles informations supplémentaires peut-on fournir au filtre
pour préserver certains détails dans l'image ? les contours des
objets, par exemple ? comment les calculer en même temps que les
pixels de l'image ?
cf la
doc
opencv, section bilateral filtering
bonus 7 : une surprise ?
si vous avez expérimenté autre chose, surprenez nous !