Luis Pedraza

El otro día hablábamos aquí de Photosynth, la nueva aplicación gratuita de Microsoft que nos permite crear mapas tridimensionales con nuestras imágenes. Seguramente muchos os habréis preguntado qué son esos puntitos que aparecen, como si de niebla se tratase, en los ‘synths’ que generamos con nuestras fotos.

El Partenón, modelado en Photosynth

De entrada parece que esos puntos están situados en el espacio 3D y que, de alguna manera, delimitan el contorno de los elementos físicos que aparecen en la escena. Pero para comprenderlo mejor hay que entender un poco cómo funciona Photosynth.

¿Cómo funciona?

Tal y como nos explican aquí, de manera muy simple, Photosynth comienza extrayendo características significativas de las imágenes enviadas. Desde el borde de una cornisa hasta la esquina del marco de una ventana, pasando por el picaporte de una puerta, estos elementos son identificados como puntos significativos, y su posición sobre cada imagen es registrada.

Luego viene el paso más difícil: establecer un ‘matching’ o correspondencia entre las distintas imágenes, buscando en cuáles se repiten determinados elementos. Esto es, el mayor problema consiste en determinar con precisión qué características aparecen recogidas en al menos tres fotografías. Una vez obtenida esta correspondencia es posible determinar la posición de cada punto en el espacio tridimensional realizando algunos cálculos geométricos.

Resulta que la versión actual de Photosynth parece no ir muy fina aún. Esto ha sido para mí una ventaja; cuando he entrado hoy a contemplar mi pequeña obra de arte con las 101 fotos de la Plaza de Cibeles, se me han puesto los pelos de punta al comprobar que ¡mis fotos habían desaparecido! Afortunadamente se trataba sólo de un error temporal, pero ello dejó al descubierto, en todo su esplendor, la nube de puntos que modela tridimensionalmente el Palacio de Linares y el nuevo Ayuntamiento.

Nube de puntos tridimensional que representa el Palacio de Comunicaciones de la capital Madrileña

Así se ve la Plaza de Cibeles en maps.live.com

He hecho un pequeño vídeo para que podáis apreciar la relativa precisión que se obtiene en el posicionamiento de esas características geométricas obtenidas a partir de simples imágenes en dos dimensiones. Desconozco si se puede desactivar la visualización de las imágenes en los ‘synths’ manualmente (yo no he visto cómo), pero a mí me gustaría poder hacerlo (ahí queda la idea).

Hay que tener en cuenta que todo esto funciona especialmente bien cuando los entornos son ‘estructurados’. Esto quiere decir que es sencillo extraer características fácilmente identificables, y que las cosas están relativamente organizadas. Es más fácil comparar imágenes de entornos urbanos, donde existen bordes y esquinas, que imágenes de paisajes con muchos árboles y ausencia de elementos arquitectónicos. No esperéis que Photosynt haga maravillas si lo que fotografiáis es una pradera por la que discurre un río…

¿Qué podemos esperar de todo esto?

El panorama de posibilidades que se abre con esta tecnología disponible para todo el mundo, de manera gratuita, y con un funcionamiento tan aparentemente ‘sencillo’ es descomunal. Allá van algunas ideas que se me han ocurrido sobre la marcha:

• Una vez disponible un modelo en forma de puntos en el espacio tridimensional, no parece complicado obtener un mallado que los conecte a todos proporcionando una envolvente poliédrica para edificios, árboles… Sobre esta representación geométrica debería poderse ‘mapear’ o proyectar las imágenes de las que proceden, a modo de pintura o textura, de manera que las representaciones resulten mucho más ricas.
• Estos modelos enriquecidos mejorarían sustancialmente la navegación por GPS tal como hoy la conocemos. Los equipos de navegación nos proporcionarían representaciones mucho más realistas de nuestra localización, e instrucciones más precisas y fáciles de entender.
• Estos modelos también podrían proyectarse holográficamente, de manera que sería posible realizar visitas virtuales a lugares situados a miles te kilómetros de distancia.
• Sería muy fácil obtener escenarios realistas para videojuegos, y el coste económico y tiempo necesarios para su generación se verían drásticamente reducidos.
• Al estar las imágenes conectadas geométricamente (y tal vez geográficamente, mediante su cada vez más habitual geoetiquetado), sería sencillo encontrar todas las imágenes que contienen un determinado motivo o elemento. ¿Qué tal buscar todas las imágenes de Flickr que contienen la famosa Rana de Salamanca? Las búsquedas serían mucho más ricas y precisas; localizada la rana en una imagen, podríamos encontrar todas las instantáneas disponibles desde todos los puntos de vista imaginables.
• ¿Qué tal si mejoramos también la publicidad? Supongamos que un pastelero quiere anunciar su comercio en Flickr. Bastaría tomar una fotografía de la fachada de su comercio y marcar la posición de la tienta. El sistema localizaría todas las imágenes en las que aparece su pastelería, y podría introducir esta información en el margen de la página que la muestra. ¡No es preciso marcar todas las fotos, una por una!
• Finalmente, el otro día comentábamos cómo la idea original era aprovechar las colecciones de imágenes existentes, y obtener un mapa global de todos los rincones del mundo fotografiados (¡qué ganas tiene Microsoft de hincarle el diente a Yahoo y su Flickr!). Esto no parece viable a causa de la ingente cantidad de información que sería preciso manejar. Pero ofreciendo Photosynth como algo gratuito, dejemos que los usuarios creer sus propios ‘synths’ y los geolocalicen con sus propios deditos (es más cómodo geolocalizar un ‘synth’ que cada imagen, una por una)… Luego ya será posible relacionar, empalmar y coser todos los ‘synths’ juntos. Y un poco más andelante, ¡cuánto dinerito ganaremos!

¿Se os ocurren más aplicaciones? Contádmelas, porfa. ¿Que soy un flipado? Yo creo que no, pero ya veremos…