Epipolar
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Disparity Disparity (양안 시차) 는 Stereo Vision 의 핵심 개념입니다. 다음 사진과 같이, 가까이 있는 물체일 수록 Left - Right 간의 위치 차이가 커지게 됩니다. 따라서 Disparity 는 Depth 와 반비례한다는 것을 알 수 있습니다. Triangulation Triangulation 은 이미지 상의 포인트를 3차원으로 복원할 때 사용됩니다. 3차원 복원을 위해서 필요한 정보는 다음과 같습니다. 1. 두 카메라 사이의 Rotation / Translation 2. 카메라 intrinsic parameter 3. 두 픽셀이 "같은 것인지" 알기 (Correspondences) 따라서 우리는 Triangulation 을 통해서 Disparity 를 이용해 Dept..
Stereo Vision : Disparity 와 Rectification, Epipolar GeometryDisparity Disparity (양안 시차) 는 Stereo Vision 의 핵심 개념입니다. 다음 사진과 같이, 가까이 있는 물체일 수록 Left - Right 간의 위치 차이가 커지게 됩니다. 따라서 Disparity 는 Depth 와 반비례한다는 것을 알 수 있습니다. Triangulation Triangulation 은 이미지 상의 포인트를 3차원으로 복원할 때 사용됩니다. 3차원 복원을 위해서 필요한 정보는 다음과 같습니다. 1. 두 카메라 사이의 Rotation / Translation 2. 카메라 intrinsic parameter 3. 두 픽셀이 "같은 것인지" 알기 (Correspondences) 따라서 우리는 Triangulation 을 통해서 Disparity 를 이용해 Dept..
2023.07.09 -
두 장의 이미지로 3D 를 복원하기 위해 알아야 하는 카메라 매트릭스 이미지를 통해서 3차원 포인트를 복원하기 위해서는 1) 2d 이미지 위 특징점 사이의 매칭 정보 2) 해당 카메라 pose 사이의 자세 정보 (Rotation / Translation) 정보 를 알아야 합니다. 이때 Epipolar Geometry 에 의해서 , P 점에 대응되는 매칭점의 후보군은 Epipolar Line 위에서 찾을 수 있습니다. Intrinsic , Extrinsic Matrix 카메라 파라미터는 Extrinsic Matrix, Intrinsic Matrix 로 구성됩니다. Extrinsic Matrix 는 World 좌표계의 3차원 포인트를 나의 카메라 좌표계로 옮기는 매트릭스입니다. 따라서 해당 Rotation ..
Essential Matrix 와 Fundamental Matrix두 장의 이미지로 3D 를 복원하기 위해 알아야 하는 카메라 매트릭스 이미지를 통해서 3차원 포인트를 복원하기 위해서는 1) 2d 이미지 위 특징점 사이의 매칭 정보 2) 해당 카메라 pose 사이의 자세 정보 (Rotation / Translation) 정보 를 알아야 합니다. 이때 Epipolar Geometry 에 의해서 , P 점에 대응되는 매칭점의 후보군은 Epipolar Line 위에서 찾을 수 있습니다. Intrinsic , Extrinsic Matrix 카메라 파라미터는 Extrinsic Matrix, Intrinsic Matrix 로 구성됩니다. Extrinsic Matrix 는 World 좌표계의 3차원 포인트를 나의 카메라 좌표계로 옮기는 매트릭스입니다. 따라서 해당 Rotation ..
2023.07.02