Stereo Rectification
Stereo Rectification
우선, stereo camera를 만들기 위해서는 당연히 2대의 카메라가 필요한데
같은 카메라 2대를 쓰는 것이 당연히 좋다.
stereo camera를 구성하는 순서는
1. camera calibration
2. stereo calibration
3. stereo rectification
이와 같은 3가지 과정이 필요하다.
자세한 내용은 건너뛰고, 여기서 언급하려고 하는 과정은 3. stereo rectification이다.
두 장의 다른 이미지의 행을 맞추는 작업이다.
이 과정은 camera calibration, stereo calibration 두 과정이 선행되어 있어야 한다.
즉, 정확한 스테레오를 구현 하기 위해서는 카메라 내부행렬 및 두 카메라 사이의 관계를 알고 있어야 한다.
위의 사진은 OpenCV의 예제 파일이다.
좌측 상단의 사진은 좌측 카메라의 사진이고, 우측 상단의 사진은 우측 카메라의 사진이다.
사진을 자세히 보면 두 사진의 열이 같은 모습을 볼 수 있다.
또한, 좌측 하단의 사진은 우측 상단의 사진과 같은 사진인데 좌측 사진과 우측 사진이 다른 사진임을 보이기 위해 수직으로 선을 그었다.
수직으로 그어진 선을 보면 두 사진 간에 시차가 발생하는 것을 알 수 있다.
잘 정렬된 사진을 이용하여 Depth Map을 그린 사진이다.
위의 결과는 상당히 Rectify가 잘 된 경우이고, 일반적인 경우는 이 보다 못한 결과 값이 나온다.
나는 만원짜리 카메라를 사용하여 그런지 매우 좋지 못한 결과 값이 나왔다.
하지만, 위의 사진을 보면 알고리즘은 문제 없음을 알 수 있다.
우선, stereo camera를 만들기 위해서는 당연히 2대의 카메라가 필요한데
같은 카메라 2대를 쓰는 것이 당연히 좋다.
stereo camera를 구성하는 순서는
1. camera calibration
2. stereo calibration
3. stereo rectification
이와 같은 3가지 과정이 필요하다.
자세한 내용은 건너뛰고, 여기서 언급하려고 하는 과정은 3. stereo rectification이다.
두 장의 다른 이미지의 행을 맞추는 작업이다.
이 과정은 camera calibration, stereo calibration 두 과정이 선행되어 있어야 한다.
즉, 정확한 스테레오를 구현 하기 위해서는 카메라 내부행렬 및 두 카메라 사이의 관계를 알고 있어야 한다.
위의 사진은 OpenCV의 예제 파일이다.
좌측 상단의 사진은 좌측 카메라의 사진이고, 우측 상단의 사진은 우측 카메라의 사진이다.
사진을 자세히 보면 두 사진의 열이 같은 모습을 볼 수 있다.
또한, 좌측 하단의 사진은 우측 상단의 사진과 같은 사진인데 좌측 사진과 우측 사진이 다른 사진임을 보이기 위해 수직으로 선을 그었다.
수직으로 그어진 선을 보면 두 사진 간에 시차가 발생하는 것을 알 수 있다.
잘 정렬된 사진을 이용하여 Depth Map을 그린 사진이다.
위의 결과는 상당히 Rectify가 잘 된 경우이고, 일반적인 경우는 이 보다 못한 결과 값이 나온다.
나는 만원짜리 카메라를 사용하여 그런지 매우 좋지 못한 결과 값이 나왔다.
하지만, 위의 사진을 보면 알고리즘은 문제 없음을 알 수 있다.
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