728x90 공부/컴퓨터비젼13 [컴퓨터 비젼] 11.Single-View Modeling Projective geometry Amesroom 과 같은 착시현상이 가번 다음 빨간 색의 길이를 쟀을 때 자를 갖다대면 당연히 틀린겁니다. 그러면 아래와 같이 upwrap을 하여 측정을 해주어야합니다. Two points define a line, two lines define a point Ideal points ( w가 0이 되었을 때) Ideal lines ( z가 0이 되었을 때) 3D projective geometry - Homojeneous coordinates + Duality 3D to 2D : perspective projection 항상 Vanishing point 가 존재하지는 않는다. 그럼 두개의 라인이 있을 때는 어떻게 할까 평행한 어떤 라인이어도 같은 vanishing po.. 2021. 4. 18. [컴퓨터 비젼] SIFT(Scale Invariant Feature Transform SIFT(Scale Invariant Feature Transform) : 이미지의 크기와 회전(상하좌우로 이동이 일어난)에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘 서로 다른 두 이미지에서 SIFT 특징을 추출하여 각각 유사한 특징끼리 매칭하면 이미지끼리 대응되는 부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리 두 이미에 크기가 다르고 회전이 다른 두 이미지 중에 일치하는 내용을 갖고 이미지에 동일한 물체를 찾아서 매칭해줄 수 있는 알고리즘 아래 이미지는 같은 책을 찾아내어 매칭한 것을 볼 수 있음 크기, 회전도 다르고 다른 물체에 가려져 있기도 하지만 일치되는 부분을 잘 찾아서 매칭 이것이 SIFT의 장점임 이 알고리즘은 파노라마를 만들 때도 사용됨. SIFT의 간략한 순서 1. Scale space 제작 2. Di.. 2021. 4. 12. [컴퓨터 비젼] 10. Panoramas 파노라마 생성법 정리 기본 절차 1. 여러 각도의 사진 고정된 위치 천천히 회전하면서 다수의 영상 획득 2. 두가지 임의의 영상간에에 homography 적 관계가 존재, RANSAC 을 통해서 계산 (아웃라이어가 존재할때 효과적인 방법) 3. 계산된 베스트 homography를 통해 첫번째 이미지를 두번째 이미지에 overlap 함 4. 두 이미지를 잘 blend 해서 mosaic 제작 5. 이미지가 남아있으면 반복 2021. 4. 12. [컴퓨터비젼] 9. RANSAC 주로 매칭이 잘 되는 피처를 inliers라고 하고 잘못 된 걸 outliers 라고 함 이 아웃라이어를 어떻게 찾아내고 인라이어만 이용할지를 알아봄 오른쪽에 빨간색이 더 일치하는 선인데 outliers 때문에 파란색으로 대표하는 regression이 잡힘 어떻게 할 수 있을까? 가설의 선을 그리고 부합하는지 계산 -> 가능한 라인을 다 그리고 제일 많은 인라이너가 부합하는 선을 찾으면 됨 단점은 simple closed-form solution이 없다는 거 translator vector 을 적용하면 포인트간에 차이를 계산할 수 있음 차이를 따라서 인라이언지 아웃라이언지 구분 가능 match를 다해보고 인라인어의 갯수가 가장 많은 걸로 선택 제일 중요한 건 Best 한 translation vector.. 2021. 4. 12. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
