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Editor's Notes
- 由兩張甚至是多張影像,去推算物體的三維形狀
- 先來看它可能的應用
- 三維模型的重建
(原投影片名字寫錯)
- 關於model,比較常見的方法是產生depth map,
所謂的depth map,就是height field image,它在image的每個pixel紀錄三維空間的高度
- 有了depth map後,就能內插出從不同角度看到的結果
- 有了depth image後,就能以image based或model based的方法,產生vfx
- 而我覺得最實用的地方,
我覺得是機器移動的控制,
目前流行的智慧車輛,有些就是用這個方法來做
- 要如何從兩張以上的image,得到depth map
- Stereo reconstruction與人眼的立體視覺相似
- 看物體的時候,人的眼睛會旋轉,然後在物體上產生焦點
- 而焦點之外的其他地方,則會在視網膜上產生偏差,
就是這個偏差,讓人眼視覺有了立體感,稱為disparity
- Disparity的表現有幾種方式,其中一種是在image plane上的位移
- 另一種則是計算視角的差異,
不過所表示的是同一回事
資訊界喜歡用前一種,心理學上則偏好後者
- Stereo reconstruction的數學推導跟人眼視覺一樣,
用相似三角形的原理,可以由baseline、focal length、和disparity得到depth
- 這是depth from disparity的例子
- 步驟,主要是三步
- 第一步之前講過,最主要的是,要得到正確的depth,一定要求得focal length和baseline
另外求取fundamental matrix,以便後續的rectify image
- 第二步是影像轉正,它使得後續的計算比較方便
- 把epipolar拉到無限遠
- 排名很前面的舊方法
- 介紹這篇