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Zusammenfassung Machine Vision

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Machine Vision (Machine Vision)

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  • April 3, 2024
  • 8
  • 2023/2024
  • Summary
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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.
 xx–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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