Geometry6 OpenCV 특징점 검출 및 매칭 blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=hms4913&logNo=220035222144 BRISK 간단하게 알기! BRISK!!! BRISK는 detection부분과 description부분으로 나뉠 수 있다 1. Scale-space Keypoin... blog.naver.com m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=samsjang&logNo=220655420471&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F [40편] 코너 검출을 위한 FAST 알고리즘 이미지 프로세싱 & 컴퓨터 비전OpenCV-Python 강좌 40편 : 이미지에서 코너 검출을 위한 FAST ... blog.naver.com bkshin.tistor.. 2021. 3. 26. Visual Odometry snacky.tistory.com/98 [ 영상처리/번역 ] OpenCV 를 이용한 Monocular Visual Odometry 본 포스팅은 Avi Sigh's blog 의 블로그 포스팅을 번역한 글입니다. 앞서의 포스팅과 마찬가지로 번역이 이상할 수 있으니 어느정도 걸러서 봐 주시는 편이 좋을 것 같습니다ㅠㅠ 틀린 부분은 지적 snacky.tistory.com github.com/avisingh599/mono-vo avisingh599/mono-vo An OpenCV based implementation of Monocular Visual Odometry - avisingh599/mono-vo github.com github.com/yoshimasa1700/mono_vo_python yoshimasa.. 2021. 3. 17. Solution for Fundamental Matrix - Essential / Fundamental Matrix Essential Matrix와 Fundamental Matrix의 구조 사실 colplanarity constraint의 개념만 이해한다면 위 세가지 식을 이해하는 것은 직관적으로 다가올 것 이다. 다만 조금 생소한 부분은 Sb 일 것 이다. 2021. 3. 5. Solution for Fundamental Matrix - Epipolar Geometry 작성중 2021. 3. 5. Solution for Fundamental Matrix - Matching Point 작성중 2021. 3. 5. Solution for Fundamental Matrix - Concept Motivation 동일한 건물을 촬영한 두 개의 영상이 있다. 그리고 이 두 영상간의 관계를 통해 서로 어디서 영상을 촬영했는지를 알아내고 싶다. 이를 위해 우리는 두 영상에서 실제로 동일한 지점이라고 생각되는 '매칭점'을 알고 있다고 가정해보자. 한쪽 영상의 매칭점들은 하나의 어떤 행렬(이걸 fundamental matrix라 함)을 통해 다른 쪽 영상의 대응되는 매칭점으로 변환이 가능하다. 이러한 행렬이 존재하는 이유는 두 영상의 매칭점간의 3차원 기하학적 관계가 성립하기 때문이다(이는 epipolar geometry를 공부하면 이해할 수 있음). 즉, 우리가 만약 정확한 매칭점을 충분히 많이 알 수 있다면 이 변환 행렬을 구할 수 있다는 뜻이 된다. 그리고 이 변환 관계를 안다는 것은 상대적인 카.. 2021. 3. 5. 이전 1 다음
