3D Vision Lecture
1.[3D Computer Vision, Lecture 1] 2D and 1D projective geometry
What is Projective Geometry? 실제로 사영변환(projection)을 거치고 나면 몇가지 기하학적 특성이 보존되지 않는 것이 있다. 예를 들면 끝없이 펼쳐진 도로를 찍은 사진이 있다고 하면, 사진에서는 도로의 양끝선들이 끝에서 만나는 것처럼 보이
2.[3D Computer Vision, Lecture 2] Rigid body motion and 3D projective geometry
이번 part 강의의 목표는 다음과 같다SE(3) group의 개념과 3차원 공간에서 rigid body transformation의 개념을 알아야한다$\\mathbb{P}^3$에서의 평면과 점들을 표현하고, point-plane duality에 대해서 설명한다$\\m
3.[3D Computer Vision, Lecture 4] Robust homography estimation
강의 목표1\. Homography의 존재를 보임2\. algebraic, geometric, and Sampson errors를 설명하고, Homography estimation에 적용한다3\. RANSAC 알고리즘을 이용하여 robust estimation을 가능하
4.[3D Computer Vision, Lecture 8] Absolute pose estimation from points or lines
이번 강의의 목표는 다음과 같다1\. perspective-n-point(PnP) camera pose estimation problem을 정의2\. n-point 혹은 2D-3D correspondences를 이용하여 uncalibrated camera의 camera
5.3D Computer Vision Lecture 12 (part1) Generalized Cameras
본 포스트는 NUS대학의 3D Computer Vision 강의 (prof. Gim-Hee LEE)의 강의와 lecture slides의 내용을 인용하였습니다기존의 pinhole camera 모델은 한 점에서 rays가 모임반면에 generalized(non-centr
6.[3D Computer Vision, Lecture 5] Camera models and calibration
What is camera?: 카메라란 3D world와 2D image를 mapping하는 과정이다. 이를 projection이라 한다. 이번 강의에서는 central projection 모델을 탐구한다. focal length만큼 떨어저 있는 평면을 이미지 평면이라