Epipolar GeometryEpipolar geometry는두 개의 카메라 images에서대응하는 점들 사이의 기하학적 관계를 설명하는 데 사용되는 용어Epipolar geometry는 각 카메라 image 상의 각 point(점)이 epipolar line을 통해 어떻게 연결되었는지를 나타냄.Stereo calibration 으로 얻어진 $R$과 $\mathbf{t}$를 이용하여 계산됨.Stereo vision과 3D Reconstruction에 사용된다. CV에서는 Epipolar Geometry에서 주로 Epipolar Constraint와 Triangulation을 이용함주요 용어각 용어에 대해서는 아래 그림을 참조하라.다음 그림은 3차원의 공간상의 점 $\mathbf{P}$가 2개의 카메라에..

Two View Geometry란?Computer Vision 분야에서 두 개의 다른 view로 촬영된 image 사이의 geometric relationship을 연구하는 주제가 바로 Two View Geometry임.두 view로 촬영된 images 의 geometry relationship을 통해 3D 정보를 추출함.주로Stereo Vision,Motion Estimation,Depth Estimation,3D Reconstruction,Robotic Vision,Augmented Reality 등에서 사용됨.주요개념Two View Geometry는3D 공간의 점들이 2D 이미지 평면에 어떻게 project되는지를 설명하는 Projective Geometry와(아래 그림에서 Camera Calibr..

Camera Model Parameter Estimation: $\underset{\textbf{x}}{\text{argmin }} \mathbf{x}^\top A^\top A \mathbf{x}$Camera Model Parameter Estimation 문제를$$\underset{\mathbf{x}}{\text{argmin }} \mathbf{x}^\top A^\top A \mathbf{x} \\ \text{subject to } \ ||\mathbf{x}||=1$$constrained optimization problem로 유도하는 과정을 설명함.Camera Model Parameter Estimation의 기본 배경Camera Model Matrix $P$ (projection matrix라고도..

Geometric Camera Model (or Camera Model)은 real world 의 scene 과 camera의 pose (= orientation + location) 에 따라,real world 의 scene 과 camera의 image 간의 기하학적 관계(geometrical relation)를approximation 함.참고: 2D image를 3D scene의 perpective prjection 이라는 가정에 기반.이 경우 geometric relation 과 photometric relation을 알아야 image를 생성할 수 있음.이 문서는 geometric relation을 설명하는 Geometric Camera Model을 기술함.이 문서에서는 기본적인 Pinhole ..

Hought TransformHough Transform은 대표적인 voting based fitting algorithm 으로써,Dataset 의 datapoint가 자신에 맞는 parameter의 model에 투표하고, 가장 많은 datapoint와 적합한 parameters의 model이 선택됨 (일정수 이상 지지를 받는 복수의 모델을 선택하기도 함)noise에 매우 강건한 model fitting algorithm으로 알려져 있음. V.C. Hough, Machine Analysis of Bubble Chamber Pictures,Proc. Int. Conf. High Energy Accelerators and Instrumentation, 1959Hough Trnasform의 동작방식https:..

computer vision과 image processing에서의 Fitting목표computer vision과 image processing에서 Fitting의 주요 목표는관찰된 데이터(이미지, 텍스트, 센서 데이터 등)로부터특정 양이나 구조를가장 잘 설명하는 모델을 선택하는 과정임.이를 통해 이미지의 특징을 분석하고 다양한 image processing 작업을 수행함.주요 기법1. Least Squares Method (최소 제곱법)설명: Least Squares Method는 관찰된 값과 모델이 예측한 값 간의 제곱 오차 합을 최소화하는 방법임.적용: 직선, 평면 또는 곡선을 점 집합에 fitting할 때 사용됨. 예를 들어, 엣지 감지 후 직선을 fitting하는 데 사용됨.장점: 구현이 간단하고..