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.주로 Stereo 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 Geometry와두 개의 카메라 view사이의 기하학적 관계를 통해 corres..

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 와  camera의 pose에 따라,real world 와  camera의 image 간의 관계를approximation 함. 이 문서에서는 기본적인 Pinhole Camera Model에 기반하여 설명함.pinhole camera는 매우 기본적인 image acquisition의 수단임.초점이 잘 맺어진 선명한 상을 얻기 위한 가장 쉬운 방법이지만,light이 작은 구멍(pinhole)을 통해 들어오기 때문에 매우 긴 촬영시간 (~노출시간, exposure time)이 필요함.때문에 현재의 카메라는 모두 lens기반임.2024.08.09 - [Programming/DIP] - [CV] Ideal Pinhole..

Total Least Squares (TLS) RegressionTotal Least Squares (TLS) 회귀는 데이터의 모든 방향에서의 오차를 최소화하는 회귀 방법임.이는 특히 독립 변수와 종속 변수 모두에 오차가 포함되어 있는 경우에 유용함.TLS는 주로 행렬 분해 기법 (SVD or EVD)을 사용하여 문제를 해결함.Fitting에서 사용되어 데이터의 모든 방향에서의 오차를 최소화시키는 regression coefficients를 찾음.2024.06.13 - [Programming/DIP] - [CV] Fitting [CV] Fittingcomputer vision과 image processing에서의 Fitting목표computer vision과 image processing에서 Fittin..

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:..

1. 정의 및 Key IdeaRANSAC (RANdom SAmple Consensus)는 많은 수의 이상치(outlier)가 있는 dataset에서도model의 parameters를 강건하게 추정하는 voting based iteration algorithm.Consensus 합의라는 의미를 가짐. RANSAC의 핵심 아이디어는voting (=inlier counting)을 사용하여모델에 잘 맞는 데이터 포인트(inliers)와 맞지 않는 데이터 포인트(outliers)를 구별하는 것임.지지하는 inliers의 수가 많은 모델을 선택: consensus set 이 가장 큰 모델을 지지.더보기왜 “Consensus”라는 용어를 사용한 이유?합의(consensus) 라는 용어는 통계적으로 더 많은 데이터 포..