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Zusammenfassung Machine Vision
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Machine Vision (Machine Vision)
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Stereo_2- In Foliensatz 05_stereo_2, NICHT Folien 3-5: Reconstruktion of 3D Coordinates
- Es ist Prüfungsstoff:
o Epipolargeometrie, Geraden usw in homog. Koordinaten, Rechnung hin zur
Fundamentalmatrix, Epipolargeometrie alles bis einschließlich Intensity Cross
Correlation (Foliensatz 05_stereo_2, Folie 43) ABER NICHT Constrained Stereo
Matching (Foliensatz 05_stereo_2, Folie 44, 45)
Binokulares Stereosehen
Vergenzwinkel f = Winkel zwischen den Kameraachsen der beiden Kameras
Fixationspunkt = Punkt, in dem beide Kameraachsen sich schneiden
Disparität d = xl’-xr’= Unterschied der Bildposition eines Szenenpunktes im linken und
rechten Bild
Die Disparität enthält die Tiefeninformation
Depth from Disparity
erster Ansatz: einfache Geometrie
Nehmen Sie an, dass die Kameraachsen parallel sind.
Hinweis: Eine Verschiebung der Kamera um den Grundlinienabstand b ist
gleichbedeutend mit einer Verschiebung der Szene um b in die andere Richtung.
xx–b
f = 2D Skalierungsfaktor
Epipolar Geometry
, Wo kann man nach entsprechenden Punkten suchen?
Epipolarlinien
Das sind die Linien, auf denen die Projektionen eines 3D-Punktes in den Bildern
beider Kamera liegen.
Betrachten Sie zwei Kameras C, C', die in eine beliebige Richtung zeigen.
Drei Punkte definieren immer eine Ebene (es sei denn, sie liegen auf einer Linie)
2 Views: Point Correspondence Geometry
Die Punkte C,C‘, X bilden eine Fläche – epipolar plane
Frage: Wie ermitteln wir die Epipolarlinie mittels x?
Epipolar Lines
Die linke Kamera sieht die rechte und andersrum
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