VISION/Computer Vision, Spring 2020 (3) 썸네일형 리스트형 Assign 3 : 3D Reconstruction Sparse Reconstruction You now have all the pieces you need to generate a full 3D reconstruction. Write a test script python/test temple coords.py that does the following: import numpy as np from numpy.lib.arraysetops import in1d import helper as hlp import skimage.io as io import submission as sub import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import numpy.linalg as la import skimage.color as .. Homography : 2D-2D 평면 변환 비전에서 가장 중요한 변환이 Homography 2D-2D 변환, 카메라 행렬 구하기 : 3D-2D 변환 스테레오 변환 행렬 E : 2D Point - 2D line 변환이다. 1. Homography 수식 유도 여기서 첫번째 Homography를 정리해보자. 먼저 이 H 변환은 2D에서의 변환이다. 즉 하나의 평면을 유지하는 가정이 중요하다. 여기서 x1과 x2가 homogenous 좌표계로 나타나 있다고 하면, X1 = [xi yi zi] - homogenous 좌표계 X1 = [xi/zi yi/zi] - inhomogenous 또는 heterogenous 좌표계 로 나타낼 수 있다. 위 그림과 같이 2D-2D 변환은 여러가지가 존재하는데 PP3 평명을 2개의 카메라로 투영(Projective)하여 .. Camera matrix P 은 무엇인가? 우리가 보는 3차원 점은 월드좌표계를 기준으로 한다. 월드좌표계에서 얼마나 떨어져있나를 판단할 수 있다. 그러나 카메라에서 이점을 보기 때문에 다음 과 같이 카메라 좌표계와 월드좌표계를 일치화할 필요가 있다. 이를 위해서는 회전과 이동을 아는 것이 필요하다. 카메라 메트릭스는 다음과 같이 구성된다. P = 내부 파라메터 * 투영행렬 * 외부 파라메터 투영행렬과 외부 파라메터를 곱하면, 이전 1 다음
