Computer Vision/3D (2) 썸네일형 리스트형 Vision Geometry :: 카메라 모델 (Camera model) 이미지는 기본적으로 외부의 빛을 렌즈를 통해 모으고 이미지 센서에 모여든 빛을 디지털화하여 생성합니다.다르게 말하면 어느 3차원 좌표에서 반사된 빛을 2D 이미지 평면에 사영시키는 것이라 볼 수 있습니다. 이번 포스팅에는 multi view geometry에 가장 기본이 되는 카메라 모델에 대해 정리해 보려 합니다. 카메라 모델이란 real world와 image사이의 관계를 수식으로 근사해 놓은 것입니다.처음에 언급했듯이 image는 3D real world에서의 좌표를 2D camera 좌표로 변환하는 것인데요.이러한 변환 관계를 몇 가지 물리적 파라미터를 통해 정의할 수 있습니다. 우선 크게 내부 파라미터와 외부 파라미터로 나눌 수 있는데요. 내부 파라미터 (Intrinsic parameter)pr.. Vision Geometry :: 5가지 2D Transformations 정리 2D에서의 변환 (Tranformation) 2D에서 두 이미지 사이의 매칭 관계를 모델링할 때 변환 행렬이 사용됩니다.2D에서의 변환 모델은 Translation, Euclidean, Similarity, Affine, Projective 변환 이렇게 5가지가 있습니다.주어진 과제에 따라 변환에 어떤 제약을 줄 수 있을지 고려하여 변환모델을 잘 선택해야 합니다.이어서 5가지의 변환 모델에 대해서 알아보겠습니다. 본 글에서의 $\overline{\boldsymbol{x}}$는 Homogeneous Coordinate를 따릅니다.Homogeneous Coordinate에 대해서는 여기를 먼저 참고 하시고 글을 읽으시면 이해에 도움이 될 겁니다. Translation 변환 $$ \overline{\bold.. 이전 1 다음
