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포스팅 개요 이전 포스팅에서 카메라 캘리브레이션과 내부, 외부 파라미터에 대해서 알아보았다. 이번 포스팅에서는 앞서 구한 파라미터를 이용해서 3차원의 point cloud를 만드는 과정과 rgb 영상 좌표를 depth 영상 좌표로 변환, rgb 매핑하는 방법까지 정리하려고 한다. 일단 설명에 앞서 intel realsense D415 모델을 사용하여 데이터를 얻었다. 얻은 거리 정보를 가지고 point cloud 형태로 만들기 위해서는 2D인 depth map에서 3차원의 좌표로 변환하는 것이 이 과정의 핵심이다. 좌표계 변환 과정 첫 번째 이미지는 World 좌표계에서 2D 픽셀좌표계까지의 변환을 나타낸 것이다. 지금 우리가 구하려고 하는 depth map에서 depth point cloud를 구하는 ..

❗본 포스팅은 다크프로그래머의 '카메라 캘리브레이션'과 '좌표계' 포스팅을 기반으로 개인적인 정리 목적 하에 재구성하여 작성된 글입니다. 포스팅 개요 컴퓨터 비전 분야에서 꼭 필요한 기본적인 내용이 카메라 캘리브레이션에 대한 내용이다. 직접 카메라 캘리브레이션을 코드를 짜보며 그 결과를 얻어 카메라 내부 파라미터와 외부 파라미터는 어떤 것인지에 대해서 알아보고자 한다. 일단 카메라 캘리브레이션을 하는 목적을 알기 전에 기본적으로 알고 넘어가면 좋을 좌표계의 개념과 좌표계 변환에 대한 이론을 정리하고 카메라 캘리브레이션에 대해 알아보겠다. 좌표계 우리가 카메라로 어떤 영상을 촬영하면, 카메라 영상은 3차원 공간상의 점들을 2차원 이미지 평면에 투사함으로써 얻어진다. 그때 알아야 하는 좌표계는 다음과 같다...