Computer Vision 썸네일형 리스트형 1-2. Camera Calibration 1-2. Camera Calibration - 앞서 설명 하였 듯 같은 공장에서 생산된 카메라라 하더라도 같은 위치에서 3차원 물체를 찍을 때, 픽셀 좌표계에 투영된 지점은 조금씩 다를 수 있다고 하였습니다. - 이를 보정하는 작업을 카메라 켈리브레이션(Camera Calibration)이라고 하며 즉, 카메라 행렬(KR[I | T])를 구하는 작업입니다. - 즉, 카메라 켈리브레이션은 3차원 물체가 카메라의 픽셀 좌표계 올바른 지점에 투영될 수 있게 보정하는 작업이라 할 수 있습니다. ※ 이해가 잘 안되시는 분은 출처[1]을 다시 한번 참조 부탁드립니다. - 카메라 행렬 K를 구하는 방법은 물체의 3차원 점(주로 Chess Board 이용)과 투영된 픽셀 상의 2차원 점 쌍을 여러개 구한 후 DLT(D.. 더보기 1-1. Pinhole Camera Model 1. Camera Model & Calibration 1-1. Pinhole Camera Projection Model - '3차원 물체'와 그것을 '관찰하는 카메라', 그리고 '카메라 센서에 투영된 2차원의 물체'는 일반적으로 Pinhole Camera Model과 Homogeneous Coordinatate(동차 좌표계)를 이용해서 표현을 합니다. - 또한, 3차원의 물체와 카메라 센서에 투영된 2차원 물체 관계를 행렬 변환 관계로 설명이 가능합니다. - 위의 두가지를 종합하여 그림으로 나타내면 아래와 같습니다. - 3차원 물체의 위치는 [X, Y, Z, 1] 인 Homogeneous Coordinates 좌표계로 표현을 합니다. - 3차원 물체와 카메라 좌표계 간의 관계는 Rotation과 Tran.. 더보기 0. 컴퓨터 비전 목차 본인은 아래의 목차를 가지고 Computer Vision을 대략적으로 복습을 진행하려고 합니다. 1. Camera Model & Calibration 2. Detecting Corners 3. Feature Detectors and Descriptors 4. 2D Transformation 5. Two-View Geometry 6. Stereo Rectification 복습을 위한 참고 자료는 아래와 같습니다. [1] https://szeliski.org/Book/ (2022년 버전, Second Edition이 나왔으며 무료로 pdf를 받을 수 있습니다) [2] https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html (OpenCV 파이썬 튜토리얼) [3] .. 더보기 이전 1 다음
