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잘 정리된 포스트
https://darkpgmr.tistory.com/79
https://gaussian37.github.io/vision-concept-geometric_transformation/
[영상 Geometry #3] 2D 변환 (Transformations)
(3D 비전 geometry 3번째 파트 2D 변환입니다) 3. 2D 변환 (2D Transformations) 변환에 대해서는 2D 변환과 3D 변환을 구분해서 설명하겠습니다. 2D 변환은 detection 또는 tracking 문제에 있어서 아래 그림과..
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이미지 Geometric Transformation 알아보기
gaussian37's blog
gaussian37.github.io
참고하면 좋을 영상
Affine Transformation
- 변환 전 후의 평행선이 유지됨 (평행사변형 → 평행사변형)
- 회전이동,확대/축소,축 기준 밀림이동은 2x2 행렬의 곱으로 표현 가능하고, 평행이동은 2x1 벡터의 덧셈으로 표현 가능한데, 점의 좌표를 (x,y) 에서 (x,y,1) 로 표현하면 3x3 행렬의 곱으로 한번에 나타낼 수 있음 (이 좌표계를 Homogeneous Coordinate라고 하며, 3x3 행렬을 Homogeneous Transformation Matrix라고 함)
- Z=1 의 평면 상에서 변환되므로, 3x3 Homogeneous Transformation Matrix에서 6 DOF로 표현됨
Perspective Transformation
- 평행선이 유지되지 않음 (임의의 사각형 → 임의의 사각형)
- Z=1 평면상에서만 움직이는 것이 아니라 원근이동이 가능하며, 따라서 Homogeneous Transformation Matrix에서 8 DOF 로 표현됨
- DOF가 9가 아니라 8인 이유는 Homogeneous 좌표계에서 (x,y,1) 과 (wx,wy,w) 는 같은 좌표이므로 Scale이 무시됨. 따라서 3행 3열의 성분을 항상 1로 맞춰 Normalize 한 것이 표준 Homogeneous Transformation Matrix임
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