# Camera Calibration

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본 포스트는 Flexible Camera Calibration By Viewing a Plane From Unknown Orientations [Zhang et al. ICCV 1999]를 참고하였다. Mapping to pixel coordinates 2차원 좌표 $x$와 3차원 좌표 $X_{cam}$의 관계는 다음과 같다. $$ \begin{aligned} x &= K[I|0]X_{cam} \\ X{cam} &= [R|t]X{world} \\ \end{aligned} $$ 이 때 $X{cam}$은 원점 기준 3차원 좌표계이며 월드 좌표계의 3차원 좌표 $X{world}$는 회전 변환을 통해서 $X_{cam}$이 될 수 있을 것이다. Camera Extrinsic matrix 위 수식 $X{cam} = [R|t]X{world}$에서 $[R|t]$는 무엇일까? $[R|t]$를 정확히 표현하면 다음과 같다. $$ \begin{bmatrix} R_{3 \tim

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DR-GAN: Automatic Radial Distortion Rectification Using Conditional GAN in Real-Time 논문을 리뷰해보는 시간을 갖겠습니다. Abstract & Introduction Radial distortion(방사형 왜곡)의 보정에 관한 연구. 논문에서 제시하는 DR(distortion rectification)-GAN의 장점은 radial distortion의 보정을 위한 여러 방법들 중 최초의 end-to-end trainable model one-stage rectification, 즉 한번의 과정으로 보정을 했기에 다른 방법들 보다 보정에 걸리는 시간이

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전통적인 왜곡 보정 방법에 관한 논문 두 가지를 간략하게 리뷰해보는 시간을 갖겠습니다. 비대칭 왜곡 어안렌즈를 위한 영상 손실 최소화 왜곡 보정 기법 이 논문에서는 왜곡 보정을 위해 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구해 왜곡이 보정된 이미지를 생성하는 과정을 이용했음. 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델 왜곡렌즈로 만들어진 이미지의 경우 수평 화각이 수직 화각에 비해 크게 설계 되어 있음. 이로 인해 캘리브레이션 전에 두 화각을 일치시킬 필요가 있음. 따라서 이 화각을 일치시킬 계수를 구하여 이미지의 장축과 단축을 일치시켜줌. $S{pre\x}$ = $Ex/Ey$ 이때 $S{pre\x}$는 일치시킬 계수(스케일링 인자)이며 $Ex$, $Ey$는 이미지의 장단축 비율을 나타냄. 이 계수를

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딥러닝을 이용한 왜곡 보정에 관한 논문 두 가지를 간략하게 리뷰해보는 시간을 갖겠습니다. 논문 조사는 Computer vision foundation(CVF) open access에서 distortion, rectification이라는 키워드를 통해 조사했습니다. 딥러닝 이용 방법(Deep learning based) 저번 포스팅에서 언급한 딥러닝, 인공신경망을 이용해 왜곡을 보정하는 논문 두 가지를 소개하겠음. [Multi-Level Curriculum for Training A Distortion-Aware Barrel Distortion](https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/LiaoMulti-LevelCurriculumforTrainingaDistortion-AwareBarrelDistortion_Rectification

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Distortion correction 왜곡 보정에 대해 알아보는 포스팅을 진행하겠습니다. 왜곡 보정(Distortion correction) 왜곡 보정의 경우 distortion correction, distortion rectification, image rectifcation, calibration 등등 다양한 키워드로 접근이 가능함. 기본적으로 왜곡 보정이라 함은 말 그대로 이미지의 왜곡을 보정하는 과정. 우리가 갖고 있는 핸드폰, 카메라 등 이미지를 촬영하게 되면 왜곡이 작게라도 생기게 됨. 혹은 Fisheye lens와 같은 특별 용도로 화각을 넓혀 이미지를 촬영하게 되면 많은 왜곡이 발생함. 이와 같은 왜곡을 보정하기 위해 여러가지 방법들이 사용될 수 있는데 간략하게 소개하겠음 왜곡 보정 방법 왜곡을 보정하는 방법은 크게 전통적인 방법과 딥러닝을 이용하는 방법으로 나눌 수 있음. 왜곡을 보정하려면 결국은 왜곡 계수를 찾아야 하는데 어떤 방법으

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(Ubuntu 18.04.6 LTS) 2022.05.05 ~ 2022.05.06 프로그래머스 자율주행 데브코스 3기 자율주행에서 perception은 단순히 인식하는 과정이 아닌 유의미한 정보를 생성해 이해하는 과정입니다. 인식이 잘 되더라도 3D POSE(pose, orietnation) 관련 정보가 없으면 대상과의 거리 파악 문제로 자율주행 구현에 어려움이 있습니다. Camera calibration 카메라는 3차원 공간에 존재하는 대상을 2차원 공간에 투영하는 센서로, 깊이 정보가 소실되는 특징이 있습니다. 카메라의 원리를 이해하는 방식으로 pinhole camera를 알아보면, 빛이 들어올 수 있는 구멍을 아주