반응형 비전3 Stereo Matching Ⅰ.Stereo matching(스테레오 정합) - 기본적으로 stereo matching 알고리즘은 아래와 같이 동작 + 2장의 좌/우 영상이 있는 상태에서, 오른쪽 이미지에서 상응하는 epipolar line을 찾아야함 + Epipolar line에서의 모든 pixel을 확인하여, 가장 matching 되는 point를 선택 + 가장 matching 되는 point와의 x축 위치 차이, 즉 disparity정보를 얻음 - 이떄 가장 simple하게 만들수 있는 case가 parallel 하게 image가 배치된 case임 + 각 카메라들의 image plane은 서로 평행하고 초점(focal length)도 같고, 카메라 중심 높이도 동일 ※ 두개의 카메라 사이에 "R"(Rotation)이 없다면, .. 2022. 10. 3. Depth & Disparity Ⅰ. Disparity & Depth - disparity(시차) : 좌/우 영상에서 동일하게 나타나는 물체에 대한 x축 위치 차이를 의미 + 수식으로 정의하면 아래와 같음 - Depth란 정의는 깊이 이며, 말 그대로 영상에서의 깊이를 의미한다. 그래서 Disparity 값으로 채워진 영상을 보통 depth image 라고 부른다. - Dispariy 를 계산하는 방법은 아래와 같다. + 3차원의 (x,y,z) 점은 좌/우 카메라의 렌즈의 중심을 거쳐 이미지 평면에 상이 맺히게 됨 (이때, y축은 좌/우 카메라가 동일함을 가정) + 이때, 빨간색 파선과 파란색 파선 각각에 대해 거리에 대한 비례식을 세울 수 있음(색깔로 매칭해서 수식 구분하세요) + 'z'는 실제 3차원의 거리를 의미하며, 이때 사용되.. 2022. 10. 3. Stereo vision Ⅰ. Stereo vision - 사람의 각 눈은 각자의 시점(view)을 캡쳐하고, 서로 다른 영상들을 처리하기 위해 뇌로 전송 - 이미지들 사이에서 차이들을 맞추기 위해, 뇌는 두개의 이미지를 결합 - 즉, 뇌는 물체에 깊이(depth)를 인지함 - 정리하면, Stereo vision은 두개의 영상(=이미지)에서 2D Point로부터 3D point의 depth를 얻기 위한 방법 Ⅱ. Epipolar geometry - 하나의 3D Point M은 나란히 놓여있는 2대의 카메라의 image plane에 맺힐 수 있음 - 3D Point M에서부터 두 대의 카메라 center를 point로 삼각형을 그리면, 하나의 plane이 생길 수 있는데, 이를 "Epipolar plane"이라 함 - 또한, Ep.. 2022. 10. 1. 이전 1 다음 반응형
