Alguém pode fornecer um modelo de PTAM?

Claro! PTAM (Parallel Tracking and Mapping) é um método utilizado em visão computacional para rastrear a posição e orientação de uma câmera em tempo real, enquanto simultaneamente mapeia o ambiente ao seu redor. Aqui está um exemplo básico de como um modelo de PTAM pode ser estruturado: ```python import numpy as np class PTAM: def __init__(self): self.camera_matrix = np.array([[focal_length, 0, image_width/2], [0, focal_length, image_height/2], [0, 0, 1]]) self.pose = np.eye(4) # Matriz de pose inicial self.map_points = [] # Lista de pontos mapeados def track(self, image): # Implemente o algoritmo de rastreamento de PTAM aqui # Atualize a matriz de pose e os pontos mapeados def map(self, image): # Implemente o algoritmo de mapeamento de PTAM aqui # Adicione novos pontos mapeados à lista de map_points def run(self, video): for frame in video: self.track(frame) self.map(frame) # Exemplo de uso ptam = PTAM() video_frames = [...] # Lista de frames de vídeo ptam.run(video_frames) ``` Este é apenas um exemplo básico para ilustrar a estrutura geral de um modelo de PTAM. A implementação real pode ser mais complexa e envolver técnicas adicionais, como detecção de características, correspondência de pontos e otimização da pose da câmera.