Image Matching Challenge 2022
DARIEN SCHETTLER 님의 코드
Image Matching Challenge 2022의 주제는 2D 사진을 머신러닝을 이용하여 3D 모델링으로 만드는 것(SfM)이 해당 컴피티션의 주제입니다.
해당 컴피티션의 문제 정의는 두 이미지 사이의 상대적인 포즈를 추정하는 것입니다. 이를 위해서는 'projective and epipolar geometry'의 이해를 필요로 합니다.
절차 과정 : 다른 이미지에서 한 이미지의 상대적인 포즈를 추정해야합니다. 검정 집합의 각 ID에 대해 두 뷰 사이의 기본 행렬을 예측해야합니다. 과정은 위와 같습니다.
3D를 2D로 매트릭스에 투영하는 방법 -> Image projection 이란?, Extrinsic Camera Calibration
두 이미지 간의 상관관계를 매트릭스로 표현 가능
왼쪽 이미지를 오른쪽 보정 데이터 프레임을 적용시 다음 결과가 도출
오른쪽 이미지를 왼쪽 보정 데이터 프레임을 적용시 다음 결과가 도출
CAMERA INTRINSICS ARRAY, ROTATION MATRIX ARRAY, TRANSLATION VECTOR ARRAY에서 두 이미지 간의 값이 비슷하며, 유사성이 있음을 확인할 수 있음.
KNN matcher - KNN-matcher
DELF module - DELF 모듈
RANSAC 알고리즘 - RANSAC 알고리즘
KNN matcher와 DELF 모듈을 이용하여 두 이미지 간의 특징을 비교
제일_좋아