Журнал «Компьютерра» №1-2 за 2006 год

Но в кинематографе применяются куда более сложные эффекты. Например, из кадров с полем, по которому скачут два всадника, можно сделать сцену с несколькими десятками людей на конях. И зритель даже не заметит сходства между всадниками. Этот способ особенно хорош для батальных сцен, ведь в большинстве армий мира солдаты одеты в одинаковую форму. Но если всех конников сделать последовательным смещением, то они будут двигаться «в ногу», что наверняка вызовет у зрителя недоверие. Чтобы этого не произошло, каждую отдельно взятую фигуру накладывают со смещением, то есть одна лошадь начинает бежать с правой ноги, а соседняя будет повторять ее движения с некоторой задержкой. Но иногда и этого бывает недостаточно, тогда можно даже слепить одну лошадь из двух других: так, в фильме «72 метра» некоторые чайки были слеплены из трех частей – голова от одной, а туловище и ноги от двух других.

Но даже в идеальной армии все солдаты не могут выглядеть абсолютно одинаково. Возникает необходимость как-то разнообразить персонажей. На них можно накладывать цветокоррекционные фильтры, изменять их размер и пропорции и, как уже было сказано, составлять одно целое из частей разных персонажей. Для этого чаще всего используется метод 2D-трекинга. При этом программа отслеживает положение какой-то заданной на одном кадре точки во всех остальных кадрах последовательности. После чего к координатам точки можно «привязывать» различные объекты, будь то шапка кавалериста или же половина чайки. Только в одном случае шапка «привязывается» к какой-то выразительной точке на голове человека, а в другом – к углу обрезанного тела чайки.

Для того чтобы на отснятый городской пейзаж добавить рекламный плакат, висящий на стене дома, необходимо «протрекать» (получить последовательность координат точки на каждом кадре) точки, соответствующие тем углам дома, за которые будет крепиться плакат, и просто как четырехугольник по четырем углам прикрепить картинку с плакатом. Степень достоверности сцены зависит лишь от мастерства художника. Но при изменении положения камеры освещение может меняться, а так как наш плакат остается двухмерным, то имитировать правильное освещение – достаточно непростая задача. Что при работе с трехмерными объектами перестает быть столь большой проблемой.

Встает проблема совмещения трехмерной и двухмерной информации. Чаще всего приходится работать в трех направления: вживлять 3D-персонажей в отснятый фон (возможно, с актерами), переносить изображения с актерами в 3D-декорации и изменять внешний вида актера при помощи 3D-объектов.

Две видеопоследовательности снимаются разными по своей природе камерами – реальной и виртуальной. Если камера неподвижна, то первых двух проблем не возникает – достаточно лишь подобрать свет и положение камер. Но если нам нужна сцена с пролетом камеры, то обе камеры должны двигаться идентично. Для виртуальной камеры мы всегда точно знаем ее параметры и траекторию движения, ведь они задаются цифрами. А для материалов, отснятых настоящей кинокамерой, обычно известно только фокусное расстояние объектива, да и то если информация не потеряна после съемок.

Конечно, можно перемещать камеру в пространстве по строго определенному закону, но для этого потребуется специальный дорогостоящий робот. Гораздо проще восстановить параметры камеры и способ ее движения по уже отснятому материалу. Метод для восстановления параметров и движений камеры называется мачмувингом. Метод основан на принципах проективной геометрии. Понятно, что если точки на трехмерной сцене, которую мы снимаем камерой, неподвижны друг относительно друга, то они не могут двигаться на видео независимо друг относительно друга.

Входными данными для алгоритмов восстановления параметров камеры являются последовательности координат некоторых точек на каждом кадре. Эти точки могут выбираться программой автоматически – например, как самые яркие или как содержащие пересечение выделяющихся линий (уголки), но более точный результат обычно получается, если они заданы вручную. Человек указывает некоторые точки на одном кадре, после чего программа сама следит за их перемещением и находит их координаты на всех остальных кадрах, если, конечно эти точки все еще видны на них.