1. SIFT 등을 이용하여 reliable corresponding features 를 8쌍 이상 추출. 2. 1번 과정에서 찾은 correspondance에 Epipolar Constraint를 적용하여 matrix equation을 얻음.2024.06.28 - [Programming/DIP] - [CV] Epipolar Geometry [작성중] [CV] Epipolar Geometry [작성중]epipolar geometry는두 개의 카메라 images에서대응하는 점들 사이의 기하학적 관계를 설명하는 데 사용되는 용어Epipolar geometry는 각 카메라 image 상의 각 점이 epipolar line을 통해 어떻게 연결되었는지를dsaint31.tistory.com 예를 들어 $i$-th ..

Stereo Calibration은Stereo Vision System에서두 카메라의 상대적인 "위치와 방향(pose)"을 결정하는 과정임.2024.07.09 - [Programming/DIP] - [CV] Pose: Position + Orientation [CV] Pose: Position + OrientationPose라는 용어는Computer Vision, Augmented Reality, Computer Graphics, Robot Engineering 등에서 특정 object의공간에서의 위치(position)와해당 위치에서의 자세(or 방향, orientation)를 합친 개념임. Position (위치)3차원dsaint31.tistory.com참고로 Stereo Calibration에서는 각..

문제설정흔히 볼 수 있는 least squares problem은 다음과 같음.$$\mathbf{A'f'}=\mathbf{b}$$ 이를 다음과 같이 augmented matrix와 homogeneous coordinate를 사용하여 homogeneous equation형태로 정리할 수 있음.$$ \mathbf{A} = \begin{bmatrix} \mathbf{A'} & - \mathbf{b} \end{bmatrix} \\ \mathbf{f}= \begin{bmatrix} \mathbf{f'} \\ 1 \end{bmatrix}$$$$ \mathbf{Af}=\mathbf{0} $$더보기위와 같이 homogeneous equation를 이용하여 푸는 방법은 least square로써 augmented mat..

Essential Matrix와 Epiline 구하기Essential Matrix $ \mathbf{E} $는두 카메라의 normalized image plane에서의 대응점들(correspondance) 사이의 기하학적 관계를 나타냄. Essential Matrix를 통해camera calibration이 수행된 normalized image plane의 점 $ \mathbf{p}_1 $에 대해두 번째 카메라의 epiline $ \mathbf{l}' $을 구할 수 있음.2024.06.28 - [Programming/DIP] - [CV] Epipolar Geometry [작성중] [CV] Epipolar Geometry [작성중]epipolar geometry는두 개의 카메라 images에서대응하는 점들..

Fundamental Matrix와 Epipolar LineFundamental matrix $\mathbf{F}$ 는 두 카메라의 이미지 평면 (u-v coordinates) 상에서 correspondence 사이의 기하학적 관계를 나타내는 행렬임.두 카메라 간의 extrinsic parameters와 각 카메라의 intrinsic parameters에 의해 결정됨.intrinsic parameters를 알고 있으면서 $\mathbf{F}$를 얻으면, extrinsic parameters $\mathbf{R}$과 $\mathbf{t}$를 구할 수 있음.Essential Matrix의 generalization이라고도 볼 수 있음.Finding Correspondences = 1D searchingSte..

정의Pose라는 용어는Computer Vision, Augmented Reality, Computer Graphics, Robot Engineering 등에서 특정 object의공간에서의 위치(position)와해당 위치에서의 자세(or 방향, orientation)를 합친 개념임.차량 등에서는 boundary를 추가하기도 함 Position(=location) + OrientationPosition (위치)3차원 공간에서의 object의 위치를 나타냄. 보통 x,y,z 좌표로 나타내어짐.Orientation (자세, 방향)Object의 방향으로 rotation matrix, Rodrigues angle, Euler angle, 또는 Quaternion 으로 나타내어짐.Pose Estimation이라고 ..