이번에는 FoV에 대해 포스팅하려고 한다. Camera projection과 관련된 내용이니 잘 알아두면 좋을 것 같아서 정리한다! :) FOV(Field Of View) 일단 FOV(Field Of View)는 카메라가 볼 수 있는 최대 각도라고 생각하면 된다. 핀홀카메라 모델을 가정할 때 아래와 같은 그림이 그려질 수 있다. 카메라와 Image plane을 3차원으로 나타낸 그림이라고 이해하면 된다. 위 그림을 BEV(Bird Eye View) 즉, 위에서 본다고 생각해보자. 그럼 아래와 같은 그림이 그려지게 된다. 위 그림을 해석해보면, 일단 O는 카메라 중심이다. 그리고 맨 아래는 Image plane을 나타낸 것이다. 그리고 f는 초점거리이다! (K 행렬을 구성하는 그 f가 맞다) 우리는 여기서..

이번에는 Homogeneous Coordinate에 대해 포스팅해보려고 한다. 서론 이전 게시글 2022.07.19 - [Computer Vision💖/영상처리] - [영상 Geometry] 2D & 3D Transformation(변환)에 대해 에서 2D/3D transformation에 대해 포스팅했다. 이를 통해 우리는 평행이동/회전이동 등의 rigid 변환이 linear하게 나타내질 수 있음을 알았다! 즉, Y=RX+T 형태로 말이다. 하지만 이러한 식 형태에서 +T를 해주는 대신 하나의 행렬 곱으로 나타낼 순 없을까? 당연히 나타낼 수 있다. Homogeneous Coordinate를 이용하면 된다 ~ Homogeneous Coordinate Homogeneous Coordinate는 위 그림처..

다음은 Homogeneous coordinate와 transformation에 대해 정리해보려고 한다. 아마 한동안은 카메라 관련 게시글을 업로드하지 않을까 싶다 ㅎㅎ 그래도 블로그에 정리해보니 생각 정리가 잘 된다. Transformation(변환) 일단 점 x를 점 x'에 매핑(매칭)하는 함수를 transformation(변환)이라고 한다. 그리고 점과 점을 매핑하는 행위를 확장하면 이미지와 이미지 사이의 매칭 관계를 모델링하는 함수를 나타내는 것이라고 이해할 수 있겠다. 아래와 같이 말이다. 이러한 정의를 잘 이해하는 것이 아래 개념이 와닿는 데에 도움이 많이 될 것 같다. 변환의 종류에는 다음과 같이 여러개의 종류가 있다. 하지만 이 게시글에서는 Translation(평행이동)과 Rotation(..

오늘은 핀홀카메라 모델과 좌표계에 대해 이해한 내용을 간단히 정리해보려고 한다. 인턴을 시작하면서 카메라에 대해 처음 공부하고 있다. 새롭고 뜻깊은 경험이다! :D 핀홀 카메라 모델 핀홀 카메라 모델은 projection 할 때 사용하는 카메라에 대한 표준 모델이라고 생각하면 된다. 초등학교 때 배운 바늘구멍 카메라와 작동 원리가 유사하다. 아래 그림과 같이 빛을 조그마한 구멍으로 투사시켰을 때 3D 물체가 image plane에서 거꾸로 보이게 된다. 그리고 2d image의 상에서 바늘구멍까지의 거리를 f(초점거리)라고 한다. 이 f는 calibration으로 구할 수 있는 camera intrinsic 중 하나로 변하지 않는 고유값이다. 자율주행에서는 카메라를 주로 사용하고, 이렇게 전방의 3D 물..