DL|ML49 [Tübingen ML] Computer Vision - Lecture 3.4 (Structure-from-Motion: Bundle Adjustment) 튀빙겐 대학교의 Lecture: Computer Vision 3.4를 공부하며 정리한 자료입니다. 이번 lecture에서는 Bundle Adjustment에 대해 배운다. Bundle Adjustment의 목표는 여러 개의 2D 이미지에서 추출한 특징점과 이들 특징점이 대응하는 3D 공간상의 점들 간의 일관성을 유지하면서, 각 이미지의 카메라 위치와 방향, 그리고 특징점의 3D 위치와 카메라 렌즈 왜곡 등의 파라미터를 조정하여, 이를 가장 잘 설명하는 최적화된 3D 모델을 구성하는 것. 위의 과정에서 reprojection error를 최소화하는 것이 목표이다. Reprojection error란, 추출된 3D 포인트를 카메라 파라미터에 따라 2D 이미지 평면으로 투영한 결과와 실제 이미지에서 추출한 특.. 2023. 4. 25. [Tübingen ML] Computer Vision - Lecture 3.2 (Structure-from-Motion: Two-frame Structure-from-Motion) 튀빙겐 대학교의 Lecture: Computer Vision 3.2을 공부하며 정리한 자료입니다. 와우 태어나서 처음보는... 이해하기 쉽지 않았다.. Epipolar Geometry Epipolar Geometry는 두 개의 카메라 이미지를 사용하여, 두 이미지 사이의 기하학적 관계를 파악하고 카메라의 위치 및 방향을 추정하는 것. $\mathtt{R}$은 회전 행렬(rotation matrix)을 나타내는 변수이며, t는 평행 이동 벡터(translation vector)를 나타내는 변수. 3D point $\mathtt{x}$는 image 1에서 $\overline{x_1}$로 image 2에서는 $\overline{x_2}$로 투영된다. 카메라 원점 $O_1$, $O_2$ 두 개를 이은 선과 이미.. 2023. 3. 21. [Tübingen ML] Computer Vision - Lecture 3.1 (Structure-from-Motion: Preliminaries) 튀빙겐 대학교의 Lecture: Computer Vision 3.1을 공부하며 정리한 자료입니다. Lecture 3에서는 Structure-from-motion에 대해서 배운다. 얏호! NeRF를 공부하면서 너무 더 공부하고 싶었던 분야다. 오늘 정리할 Lecture 3.1은 Structure-from-motion을 배우기 위한 여러 준비를 하는 단계다. Camera Calibration 카메라 캘리브레이션은 3D Reconstruction의 전제조건이 된다고 할 수 있다. 카메라 캘리브레이션은 intrinsic/extrinsic parameters를 찾는 과정이다. 보통 known calibration target(이미지, 체커보드)을 이용한다. 카메라 캘리브레이션의 과정은 다음과 같다. 1. Know.. 2023. 3. 18. [Tübingen ML] Computer Vision - Lecture 2.4 (Image Formation: Image Sensing Pipeline) 튀빙겐 대학교의 Lecture: Computer Vision 2.4을 공부하며 정리한 자료입니다. 이번 lecture에서는 Image sensing pipeline을 구성하는 요소들에 대해 이야기한다. Image Sensing Pipeline Image sensing pipeline은 세가지 스테이지로 나눌 수 있다. 카메라 렌즈/몸체에서 일어나는 physical light transport : 빛이 카메라 셔터 속도 동안 조리개를 통해 렌즈를 통해 들어오는 것을 말하는 듯 Photon measurement와 conversion을 센서칩으로 함 : 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 등 Image signal processing과 compression : raw 이미지에 대해 추가 처리 및 JPEG .. 2023. 3. 16. [Tübingen ML] Computer Vision Lecture 정리 Universität Tübingen(튀빙겐 대학교)의 computer vision lecture를 공부하며 정리를 합니다 (Lecture 01은 제외). L01 - Introduction 1.1 Organization | 제외 1.2 Introduction | 제외 1.3 History of Computer Vision | 제외 L02 - Image Formation 2.1 Primitives and Transformations | 정리 포스트 2.2 Geometric Image Formation | 정리 포스트 2.3 Photometric Image Formation | 정리 포스트 2.4 Image Sensing Pipeline | 정리 포스트 L03 - Structure-from-Motion 3... 2023. 3. 16. [Tübingen ML] Computer Vision - Lecture 2.3 (Image Formation: Photometric Image Formation) 튀빙겐 대학교의 Lecture: Computer Vision 2.3을 공부하며 정리한 자료입니다. Photometric Image Formation 지금까지 ray가 image plane에 어떻게 맺히는지를 알아봤다면 2.3에서는 이미지에 pixel intensities(픽셀이 얼마나 밝은지?)와 컬러가 어떻게되는지 알아본다. Rendering Equation Rendering equation은 파장($L_in$)에 따른 광원에서 위치($\mathtt{p}$)로 들어오는 빛($L_{in}$) 중에서 얼마나 많은 양이 관찰 방향(viewing direction, $\mathtt{v}$)으로 반사되는지를 설명한다. 관찰자(viewing direction)의 눈쪽으로 얼마나 반사된 빛이 들어오냐에 따라 물체가.. 2023. 3. 16. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
