camera

depth map → camera xyz coord → world xyz coord로 바꾸기world xyz coord 를 voxel mapping을 통해 visualize 하고, class 마다 점의 색깔을 달리해서 표시해보기카메라가 실제로 커버할 수 있는 범위가 어

카메라 이미지 pixels의 모든 depth가 0이라고 가정위 가정을 바탕으로 카메라 이미지 pixels -> world xyz coordinates방법론BEV map 픽셀 → 카메라 이미지 픽셀 하는 matrix를 구한 뒤 inverse 취해주는 방식Matrix_1(

cv2.warpPerspective 함수는 이미지의 투시 변환(perspective transformation)을 수행할 때 사용이 함수는 이미지를 변환하기 위한 3x3 변환 행렬(M)을 사용하여, 소스 이미지에서 목표 이미지로 픽셀을 재배치변환 행렬 구하기: 먼저,

절대 좌표계(흰색)에서, 센서 좌표계(빨간색)로 옮기는 과정 = 아래 왼쪽R(roll)\*R(pitch)\*R(yaw)의 inverse 행렬이 필요센서 좌표계(빨간색)에서, 절대 좌표계(흰색)로 옮기는 과정 = 아래 오른쪽R(roll)\*R(pitch)\*R(yaw)

이론적으로는 투영 변환, 왜곡 모델링, 최적화 문제를 포함카메라 렌즈는 보통 다음과 같은 두 가지 왜곡을 가집니다:방사 왜곡 (Radial Distortion): 직선이 곡선으로 보임탄젠트 왜곡 (Tangential Distortion): 렌즈가 완벽하게 평행하지 않을

방사 왜곡(Radial Distortion)은 카메라 렌즈에서 발생하는 비선형 왜곡 현상으로, 이미지를 촬영할 때 직선이 휘어져 보이는 현상이 왜곡은 특히 렌즈의 중심에서 멀어질수록 더 뚜렷하게 나타납니다.방사 왜곡은 렌즈의 구조적 특성과 빛의 굴절 원리에 의해 발생하

쉽게 이해하고 싶으면: https://www.youtube.com/watch?v=3fjLRebuxBg위 그림은 피사체에 초점을 잘 맞춰서, 피사체의 한 점이, 이미지센서(필름)의 정확히 한 점에 모이는 경우이다.초점을 잘 맞춘다?: (카메라 렌즈와 이미지 센서

카메라 캘리브레이션은 여러 장의 이미지에서 캘리브레이션 패턴(예: 체커보드)의 3D 좌표와 이들의 이미지 상의 2D 좌표를 기반으로 합니다.3D 객체의 좌표를 2D 이미지 좌표에 매핑하여 객체의 위치와 자세(orientation)를 추정하는 것입니다. 이는 카메라 캘리

아이폰 12 카메라메인 센서 크기: 1/2.55인치 (약 5.6mm x 4.2mm)울트라 와이드 센서 크기: 1/3.6인치 (약 4.0mm x 3.0mm)아이폰에서 0.5x 줌을 선택하면 사용되는 센서 종류가 변경됩니다. 아이폰 12에서는 다음과 같은 두 가지 주요 카

위 그림은 2개의 카메라 원점(OL, OR)에서 촬영된 이미지(파란색평면) 내 점(XL, XR)과 3차원 점(X)간의 관계를 표현하는 그림Epipolar Geometry의 목적예시1) 2개 이미지 내 동일 점의 위치, 카메라 intrinsic/extrinsic pram