Transformer des photos en images Street View
Afin de partager toutes ces images Street View avec vous dans Google Maps, notre équipe d'ingénieurs travaille très fort dans les coulisses. Voici un aperçu des efforts que déploient nos spécialistes pour mettre à votre disposition le service Street View.
Amasser les images
Tout d'abord, nous parcourons les rues d'une région afin de les photographier et de leur donner vie dans Street View. Nous accordons une attention particulière à la position du Soleil lorsque nous planifions nos itinéraires. En effet, celui-ci doit être assez élevé dans le ciel, sinon les immeubles risqueraient d'être obscurcis par l'ombre. Nous tenons aussi compte des conditions météorologiques et de la température : nous tentons d'éviter que la neige, le brouillard et la pluie causent des images floues ou des délais dans nos déplacements.
Par exemple, lorsque nous nous déplaçons dans les États-Unis, nous commençons par les États du sud et nous déplaçons vers le nord au fur et à mesure que les températures se réchauffent, puis revenons vers le sud lorsque l'hiver se pointe. En Europe, cela signifie que nous commencerions notre trajet dans le sud de l'Italie et monterions graduellement vers la Suède.
Ensuite, nous décidons quels endroits photographier en premier. Comme Street View est particulièrement utile dans les zones à population dense, comme les régions métropolitaines, c'est à partir de celles-ci que nous planifions notre itinéraire. Nous commençons habituellement au centre d'une ville afin de saisir des images des zones les plus populaires, puis nous nous déplaçons vers l'extérieur.
Coordonner les images avec Google Maps
L'une de nos tâches consiste à déterminer où chaque image a été prise afin de les faire correspondre aux bons endroits dans Street View. Pour ce faire, nous combinons les signaux de différents capteurs situés sur la voiture, y compris un module GPS et des détecteurs de vitesse et de direction.
La majorité du temps, le GPS indique la position précise de la voiture, mais il arrive que des facteurs externes, comme des immeubles de grande hauteur, bloquent le signal; les données des autres capteurs permettent alors de compenser. Nous arrivons ainsi, en combinant les signaux, à tracer l'itinéraire précis de la voiture.
Comme nous savons exactement quand chaque image a été prise ainsi que la direction de la voiture, nous sommes en mesure de faire correspondre chaque image à un lieu précis et, dans le cas des routes et des terrains inclinés, à ajuster leur orientation afin de recréer le réalisme de l'endroit.
Transformer des photos en panorama à 360 degrés
Afin d'éviter des trous dans la continuité des images, nous avons installé deux appareils photo l'un à côté de l'autre sur la voiture. Ceux-ci prennent des images qui se chevauchent les unes les autres. Pour supprimer le chevauchement et créer un flot d'images continues à 360 degrés, nous « collons » les photographies ensemble.
Nous connaissons la géométrie des différents appareils photo du système, nous pouvons donc aisément déterminer où commence et où se termine chaque image afin de les lier et de créer un panorama uniforme. Nous appliquons ensuite des algorithmes spéciaux de traitement d'image afin de diminuer les lignes de jonction des images le plus possible et de créer une transition fluide entre elles.
Ici, vous voyez les photos originales :
Ensuite, les images sont collées ensemble afin de créer un panorama continu :
Cette image semble tordue étant donné qu'il s'agit d'une représentation aplatie d'une forme sphérique. Imaginez à quoi ressemblerait un globe terrestre si on l'ouvrait et l'aplatissait.
Ensuite, nous projetons l'image à nouveau sur une sphère afin de lui donner une apparence normale dans Street View.
Nous prenons
en compte de nombreux facteurs lorsque nous vous présentons des images. Lorsque vous
placez Pegman sur la carte, nous trouvons le panorama correspondant le plus près et
vous en montrons une portion qui s'affichera dans la fenêtre de votre navigateur. Au
fur et à mesure que vous vous déplacez et observez d'autres angles, d'autres sections
du même panorama à 360 degrés sont téléchargées.
Et lorsque vous vous déplacez dans une rue, nous devons maintenant déterminer quelles nouvelles images vous montrer. Nous traitons cette demande en fonction de signaux enregistrés par la voiture de Street View, comme les données provenant de trois lasers. La vitesse à laquelle les rayons laser sont réfléchis sur les différentes surfaces nous indique la distance à laquelle se trouvent les objets. De là, nous pouvons créer des modèles 3D navigables. Lorsque vous déplacez votre souris vers une zone distante, le modèle 3D détermine quel panorama conviendra le mieux lorsque vous cliquerez pour y accéder.
En fait, nous utilisons les mêmes données dans Google Earth, où nous projetons les images de Street View sur des modèles 3D afin de créer une expérience immersive pour les utilisateurs.
Le brouillage des images
Street View mise aussi sur une technologie novatrice pour brouiller les visages et les plaques d'immatriculation afin de s'assurer qu'il est impossible d'identifier les passants et les voitures. Pour obtenir plus d'information sur le brouillage des images, visitez la section Confidentialité du site.
Canada