3D Computer Vision/3D Computer Vision 이론
#3. 3D Point Projection(3차원 점의 투영)
tir_hyun21
2023. 10. 15. 19:07
HYUN SOO PARK교수님의 강의 자료를 참고하였습니다.
https://www-users.cse.umn.edu/~hspark/
https://www-users.cse.umn.edu/~hspark/csci5563_S2021/csci5563.html
Slide Lecture Readings Introduction Camera Model Ch 6 Projection Matrix Ch 6 Projective Lines Ch 8 Criminisi et al., Single View Metrology, IJCV, 2000 Camera Localization via Vanishing Points Ch 8 Image Transformation Ch 2 Linear Estimation Appendix 4, 5 S
www-users.cse.umn.edu
카메라로 사진을 찍으면,
위와 같이 흥미로운 사진을
찍을 수 있는데,
이는 세상의 3D공간을 (X,Y,Z)로 두었을 때,
Z(카메라와 물체 사이의 거리)의 값에 따라,
쉽게 말하자면
눈으로 달이 작게 보이는 것처럼
카메라에도
그렇게 투영된다는 것이다.
위 변수를 간단히 설명 하겠습니다.
| 3D point (X,Y,Z) | 현실세계 |
| f{m} | 이미지센서와 카메라 렌즈 사이의 거리 |
| (U{ccd},V{ccd}) | 이미지센서에 투영되는 좌표 |
삼각형의 닮은 비를 이용해서 이미지센서의 좌표인
U{ccd}와 V{ccd}를
다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
또 이 이미지센서에 투영되는 좌표를
이미지 좌표로 바꿔주는 작업이 필요합니다.
위 변수를 간단히 설명 하겠습니다.
| w{ccd}, h{ccd} | 카메라 센서 좌표의 가로와 세로의 좌표공간 |
| U{ccd}, V{ccd} | 이미지센서의 좌표 |
| w{img}, h{img} | 이미지 픽셀의 가로와 세로의 좌표공간 |
| U{img}, V{img} | 이미지 픽셀의 좌표 |
이를 통해서 아래와 같이
물체와의 거리를 알 수 있다.
