Image Stitching (Panorama) 1) Feature Extranction & matching 2) Robust homography estimation 3) Image warping & blending Image Alignment 전체적인 화소를 모두 사용하거나, Feature-based Alignment로 특정 화소에 대해서 Transformation을 수행한다. 우리는 특징 기반의 Alignment를 수행할 예정이다. 1) Affine Transformation 주어진 Box에 대해서 BoundingBox를 취득해 Affine Transformation을 통해서 물체를 인식 m1, m2, m3, m4, t1, t2의 인자를 추정해 Transformation의 정보를 얻을 수 있다. (x..
동차 좌표계 (Homogeneous Coordinates) 기하 연산에서의 장점 1) 공통의 행렬 연산으로 구현할 수 있다. 2) 최종 행렬 하나로서 전체 변환을 적용한다. 3) 무한 지점의 좌표를 변환할 수 있다. (1,2) 방향으로 무한히 멀리 있는 점을 표현할 수 있다. vanishing point (소실점) and lines(소실선) 직선의 방정식을 이용해 영상을 좌표로 표현할 수 있다. 2D Translation 2D Rotation 2D Scaling Rotation의 과정 1) Transation 2) Rotation 3) Translation 위와 같이 세 단계의 행렬 연산을 함축해 표현할 수 있다. 여기서 세타 값이 180이라면 특정 점에 대해 대칭으로 이동할 수 있다. Reflectio..
Local Features image에서 patch 한 부분들 중 유사한 바운더리를 가지는 것을 Match해 Parnorama Stitching을 수행할 수 있다. 밝기가 바뀌는 Edge, Corner Point를 patch화해서 특징을 본다면 Matching Point를 찾아 1:1 대응이 가능 PipeLine : Detectionn, Description, Matching 기존 이미지에서 Similarity Tranfrom 을 한 경우, 특징점을 Normalize해서 Patch의 방향을 고정 즉 Normalize를 통해 방향과 크기를 확정한다. vector 간의 distance를 구해서 Matching 여부를 판단한다. 1) Detection : Image 내에서 같은 patch를 찾는다. 2) De..
들어가기에 앞서, Detection(검출)과 Segmentation(영역화)의 중요한 기법들을 구분해보자. 1. Classification (분류) - 영상 전체에서 픽셀 단위로 물체를 찾아 단일 물체의 카테고리를 구분 (No spatial extent) 2. Semantic Segmentation - 픽셀 자체를 분류. (No objects, just pixels) - 기본적인 Segmentation은 같은 특성을 가진 물체들을 Grouping. 각 Group들을 구분지어 카테고리화하는 것을 Semanatic(문맥) Segmentation이라고 한다. 즉 주어진 영상에 대해 Grouping한 것들의 화소를 분류한다. 3. Object Detection (= Localization) - 여러 Object..
영상 신호의 주파수 영역에서 분석하여 공간 영역에서 잘 보이지 않던 정보를 쉽게 발견할 수 있다. Fourier Transform은 time domain에서의 영상을 frequency domain으로의 성분으로 변환하는 것이다. 즉 임의의 입력 신호를 다양한 주파수를 갖는 주기함수들의 합으로 분해하여 표현하는 것이다. 이 푸리에 변환으로 F(w) 스펙트럼을 얻을 수 있고 w는 실수부와 허수부로 구성된다. 이를 Specturm 또는 magnitude라고 부르고, F(w)의 각도 Φ를 phase angle(또는 phase spectrum)라고 부른다 . Discrete Fourier Transform 2D DFT Mat doDft(Mat src_img) { Mat float_img; src_img.conve..
Linear Fileter(선형 필터링) 마스크를 주어진 영상 위에서 이동하면서 처리하는 방식이다. Filter는 마스크와 함수를 결합한 것으로, 마스크는 일반적으로 양변의 길이가 모두 홀수인 직사각형 행렬을 말한다. 즉 마스크를 이용해서 영상을 덮어서 영상의 일부분을 한정해서 영역을 산정할 수 있는 어떠한 영상을 의미함! 이렇게 마스크와 함수가 결합한 형태를 필터(Filter)라고 하고, 필터링 과정에서 마스크가 사용된다. Mat myCopy(Mat srcImg) { int width = srcImg.cols; int height = srcImg.rows; Mat dstImg(srcImg.size(), CV_8UC1); //입력한 영상과 동일한 크기의 Mat 생성 uchar* srcData = srcI..
