이빨 빠진 미남이

자료 출처: CS5670 Lec 11 이번 11강은 Panorama에 대한 내용입니다. 저번 강의에서 반복되었던 Projection matrix 개념의 연장선이기도 합니다. Intro 각 이미지를 warping 시키는 방법은 무엇이 있었나요? Homography를 계산하여 수행할 수 있었습니다. 그렇다면 360도 파노라마를 만들기 위해 homography를 사용할 수 있나요? 정답을 먼저 말하면 이 방법으론 360 panorama를 만들 수 없습니다. 대신 이 질문에 대한 아이디어는 이미지를 평면으로 투영하는 것이 될 수 있습니다. Image mosaic 모자이크란 3D로 자연스럽게 해석될 수 있는데 이미지가 공통 평면에 재투영 된다는 점에서 오른쪽의 평면에 모자이크가 형성됨을 알 수 있습니다. 모자이크..

참고 [1] STFT(Short Time Fourier Transform) - 1편 [2] STFT(Short Time Fourier Transform) 2편 [3] 푸리에 변환과 스펙트럼 1. EEG EEG는 뇌파 신호를 의미합니다. (Electroencephalography의 줄임말) 쉽게 설명하면 두피에서 나오는 전기를 기록하는 방법인데요. 뇌의 뉴런 내의 이온 전류로 인한 전압 변동을 측정한다고 합니다. 여러 전극에서 기록된 일정 기간 동안의 뇌의 활동이 기록됩니다. EEG엔 5가지 주파수 범위가 있음 (연구에 따라 범위는 다르게 정의될 수 있음) channel은 사용된 electrodes의 수이며, 위치에 따라 나뉩니다. sampling rate는 초당 sample Low-pass filter ..

MNE는 MEG, EEG, sEEG, ECoG, NIRS 등의 human neurophysiological data를 exploring, visualizing, analyzing 하기 위한 오픈 소스 파이썬 패키지입니다. Tutorials docs 패키지 사용을 위한 튜토리얼과 공식 문서를 통해 다양한 메서드를 사용할 수 있습니다. 저는 딱 한 번 가볍게 사용해보았지만, 꽤 상세하게 잘 설명되어 있었습니다. 제가 뇌파 데이터 자체가 처음이고 생소해서 낯설었던 점 빼고는 천천히 학습한다면 익힐 수 있을 수도?! 활용되는 곳은 Source Estimation, Machine Learning, Encoding Models, Statistics, Connectivity, Data Visualization 등이 ..

자료 출처: CS5670 Cameras, CMU Geometric camera models 저에게 해당 내용들은 굉장히 어렵고 생소합니다. 물론 열심히 공부하고 이해한 것을 바탕으로 정리를 하겠지만, 설명이 다소 장황하고 방대해질 것 같습니다. 핵심 내용만을 보고 싶다면 위의 자료 출처를 참고 부탁드립니다. 감사합니다. 지난 포스팅: [CS5670] Lecture 10: Cameras (1) pinhole, lens camera 지난 포스팅의 경우, camera에 대한 기본적인 이론에 대해 정리하였고, 이번 포스팅은 camera를 배우는 이유가 되는 computer vision을 위한 geometric modeling 부분을 살펴볼 예정입니다. 이제부터 Coordinate system을 통해 projec..

자료 출처: CS5670 Cameras, CMU Geometric camera models 저에게 해당 내용들은 굉장히 어렵고 생소합니다. 물론 열심히 공부하고 이해한 것을 바탕으로 정리를 하겠지만, 설명이 장황하고 방대해질 것 같습니다. 핵심 내용만을 보고 싶다면 위의 자료 출처를 참고 부탁드립니다. 감사합니다. 서론 homographies을 통해 360 panorama를 만들 수 있을까? 이를 이해하려면 camera에 대해 알아야 한다고 합니다. computer vision의 목표는 digital image로부터 3-dimensional world의 속성을 계산하는 것에 있습니다. 이미지와 비디오의 분석을 통해 3D shape을 reconstruct하는 것, 어떻게 움직이는지 파악하고 인식하는 것이 ..

해당 내용을 복습하기 위해 간단히 정리하였습니다. 1. Homogeneous coordinate affine and perspective transformation이 하나의 matrix로 표현 가능 linear equation system이 된다. graphics or 3D vision 분야에서 많이 활용됨 homogeneous coordinate 표현 직선의 방정식 $ax+bx+c=0$ → $ax+bx+cw =0$ 로 표현 됨 $ax+bx+c = 0$ 상의 점으로 투영되는 점 $(x,y,w)$ 들은 $ax+by+cw =0$을 만족해야 함 $P(x,y)$의 좌표를 $P(wx, wy, w)$로 표현하는 방식 (단, $w\ne0$) $w=0$ 이 되어버리면 무한대가 되어버림 2D image에 한 점으로 투영..

해당 게시글은 제가 뭘 모르는지도 잘 모르는 채 일단 정리합니다. 혼자 공부하며 정리한 내용이다 보니 오류가 있을 수도 있는데 발견시 지적해주시면 정말 감사드리겠습니다.🤦‍♀️ Intro 이미지/영상 작업에 있어 Transformation은 기본적인 이미지 처리 방법인 filter나 blurring 등의 적용을 의미합니다. 픽셀 단위 별로 변환을 주는 작업에 해당됩니다. 특징으로는 픽셀 값의 변화가 있을 뿐, 픽셀의 위치 이동은 없다는 점입니다. 여기서 Geometric transformation이란 영상을 구성하는 픽셀이 배치된 구조를 변경함으로써 전체 영상의 모양알 부끄는 작업을 뜻합니다. 즉, 어떤 픽셀의 좌표가 다른 좌표로 이동되는 경우를 의미합니다. 위 그림은 대표적인 geometric tran..

자료 출처: CS5670 Image alignment Why don’t these image line up exactly? What is the geometric relationship between these tow images? Answer: Similarity transformation (translation, rotation, uniform scale) Very important for creating mosaics! First, we need to know what this transformation is. Second, we need to figure out how to compute it using feature matches. 먼저 이 변환(transformation)이 무엇인지 알아야 하..