【コンピュータビジョン】ネコと学ぶエピポーラ幾何 - Qiita
はじめに ネコ、かわいいですね〜 この記事では、コンピュータビジョン分野で取り扱われる、多視点画像から３次元世界を復元する技術について、ネコと一緒に学んでいく記事です。 この分野は現在でも研究が進められている分野で難しい数式も出てきて時には辛くなりますが、その辛さがネコと一緒に学ぶことで中和されれば幸いです。 この記事は「実践コンピュータビジョン」の、第5章「5.1 エピポーラ幾何、5.2 カメラと3D構造を使った計算」に相当します。 多視点画像から３次元世界を復元したい 冒頭のネコの画像は２次元画像でした。では、このネコの３次元形状を復元するにはどうしたらよいでしょうか？ 正解は、カメラをネコに向けて移動しながら、複数の視点から撮影するです。 それぞれの視点でネコがどのように映るかをてがかりに、カメラの姿勢の変化と、そのカメラが撮影しているネコの幾何学な構造を逆計算します。 これは、St
クォータニオン (Quaternion) を総整理！ ～ 三次元物体の回転と姿勢を鮮やかに扱う ～ - Qiita
0. はじめに: クォータニオンについて思うこと はじめまして！ NTTデータ数理システムで機械学習やアルゴリズムといった分野のリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 本記事は、東京大学航空宇宙工学科／専攻 Advent Calendar 2018 の 3 日目の記事として書きました。僕は学部時代を工学部 航空宇宙工学科で過ごし、情報理工学系研究科 数理情報学専攻で修士取得後、現職に就いて数年になります。 航空宇宙時代は人工衛星の姿勢制御について関心を抱き、特に磁気センサや磁気トルカを用いた姿勢制御系について研究していました。数理工学へと分野を変えてからも、当時お世話になった先輩方と磁気トルカを用いた姿勢制御手法について共同研究して論文を書いたり、ディープラーニングなどを用いた画像認識技術を追求する過程ではリモートセンシングに関する話題ものぼったりなど、航空宇宙業界とは何
MATLAB Functions for Multiple View Geometry
Please report any bugs to Andrew Zisserman [email] The complete set of these functions are available as a gzipped tar file allfns.tar.gz, or as a zip file allfns.zip. NOTE, it is recommended that the complete set is downloaded as many of the functions use other functions. MIT License Acknowledgements: These functions are written by: David Capel, Andrew Fitzgibbon, Peter Kovesi, Tomas Werner, Yoni
OpenGV: The OpenGV library
A library for solving calibrated central and non-central geometric vision problems Important note: If you are only interested in using the library under Matlab, now there is a precompiled mex-library for 64-bit systems available. You can download it from: Windows: http://laurentkneip.github.io/publications/opengv.mexw64 Mac OSX: http://laurentkneip.github.io/publications/opengv.mexmaci64 These ver
特徴点追跡による動画像からの 逐次三次元復元とその応用
1 SSII2015 チュートリアル 特徴点追跡による動画像からの 逐次三次元復元とその応用 －座標系の基礎から応用事例・最新研究動向まで－ 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授 佐藤 智和 E-mail: tomoka-s@is.naist.jp 1 チュートリアル概要 1. 導入 2. v-SLAMの応用分野 3. カメラ位置・姿勢推定(Localization) 4. 特徴点追跡と三次元位置推定(Mapping) 5. v-SLAMのアルゴリズム 6. 様々な課題への対応 7. 最新研究動向 2 2 Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) もともとはロボット分野の研究/用語 • Localization: ロボットの位置・姿勢推定 • Mapping: マップの推定 各種センサ情報 ロボットの位置(3DOF/6DOF)
CGAL - Computational Geometry Algorithms Library
Boolean Operations CGAL::corefine_and_compute_boolean_operations(statue, container); Wrapping CGAL::alpha_wrap(); Triangulations CGAL::make_triangulation(); Axis Aligned Bounding Box Tree CGAL::AABB_tree tree(faces(surface_mesh)); The Heat Method CGAL::Heat_method_3::estimate_geodesic_distances(); Mesh Segmentation CGAL::sdf_values(surface_mesh); Classification CGAL::Classification::classify(las_p
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Program - Geometry Meets Deep Learning ECCV 2018 Workshop
GitHub - htliu1992/PyGPToolbox: PyGPToolbox - A python geometry processing toolbox
Camera position in world coordinate from cv::solvePnP