반응형 개발자/Computer Vision 썸네일형 리스트형 Camera Geometry #0(Calibration) 카메라 캘리브레이션 본글은 다크프로그래머에서, 발췌한 것임을 미리 밝힙니다. 1. 캘리브레이션 개요 카메라 영상은 3차원 공간상의 점들을 2차원 이미지 평면에 투사(perspective projection)함으로써 얻어집니다. 핀홀(pinhole) 카메라 모델에서 이러한 변환 관계는 다음과 같이 모델링됩니다. (1) 여기서, (X,Y,Z)는 월드 좌표계(world coordinate system) 상의 3D 점의 좌표, [R|t]는 월드 좌표계를 카메라 좌표계로 변환시키기 위한 회전/이동변환 행렬이며 A는 intrinsic camera matrix입니다. 그림 2. 카메라 좌표계 수식적으로 보면 카메라 캘리브레이션(camera calibration)은 위와 같은 3D 공간좌표와 2D 영상좌표 사이의 변환.. 더보기 [Tracking] 딥러닝 DNN 기반 트래킹 정리(2편 DeepSORT 알고리즘) - 작성중 DeepSORT는 tracking을 진행할 때, Re-id (Association) 단계에서 사용되는 알고리즘이다. 본 논문은 2017년에 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)에 발표된 논문이다. DeepSORT의 구조와 작동 원리 우선 DeepSORT의 전반적인 모델 구조 SORT With Deep Association Metric 그렇다면 제안된 방식을 보다 자세히 살펴보자. 우선 DeepSORT는 SORT알고리즘의 Kalman filtering 방식과 frame-by-frame으로 data association을 진행하던 기존의 방식을 유지한다. 1. Track Handling and State Estimation : 물체의 위치 예측.. 더보기 [Tracking] 딥러닝 DNN 기반 트래킹 정리(1편 SORT 알고리즘) [Background] Tracking-by-Detection 논문에 대해 살펴보기 전에 tracking이 이루어지는 단계를 살펴보자. 여러가지 물체를 한 카메라에서 동시에 추적하는 Multiple object Tracking(MOT) 문제에서 tracking-by-detection 방식이 가장 흔히 사용되고 있는 방식이다. tracking-by-detection 방식이란?object detection 단계는 흔히 활용되는 yolo나 centerNet등이 사용된다. data association 단계는 detection에서 찾은 object들이 이전의 frame의 object와 같은 object인지 찾는 단계이다. SORT가 대표적인 IOU 방식 기반의 data association 알고리즘이다. 그림에.. 더보기 YUV Image 관련 정리 0. 탄생 배경 컬러 텔레비전이 나왔을 때는 대부분의 사람들은 흑백 TV를 가지고 있었다. 문제는 컬러 방송을 RGB 색 공간으로 하면 컬러 영상을 흑백 TV로 보내기 어려우며, 그리고 기존의 송출 인프라를 뜯어 고치는 것은 너무 부담스러웠다. 그래서 나온 것이 기존의 흑백 신호에 색차 신호를 추가한 YUV이다. 컬러 TV는 YUV을 모두 받고 컬러 화면을 표시하며, 흑백 TV는 Y 신호만 받고 흑백 화면을 표시한다. 그리고 인간의 시각은 밝기에 더욱 민감한 특성을 가지는데, 흑백 신호의 해상도는 그대로 두고 색상 신호의 해상도만 줄이면 더 많은 대역폭을 확보할 수 있는 장점도 있었다. 1. YUV Format? YUV format 은 RGB(Red, Green, Blue) 3 원색의 format 과 손.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음
