KalelPark's LAB

Rendering Equation은 파장에 따른 광원에서 원의 중심으로 들어오는 빛 중에서 얼마나 많은 관찰 방향으로 반사되는지를 설명합니다. 관찰자(viewing direction)의 눈쪽으로 얼마나 반사된 빛이 들어오냐에 따라 물체가 다르게 보이는 것이 중요한 듯합니다. Birdirectional reflection distribution function(불투명한 표면에서 빛이 반사하는 방식을 정의한 4차 함수) BRDF(p, r, v, x)는 빛의 반사 정도를 정의함. (https://mgun.tistory.com/1290) 링크 참고. Fresnel Effect 물체의 매질과 시야각에 따라 반사율과 굴절율이 정해진다는 것입니다. (참고 : https://m.blog.naver.com/fscreen..

카메라 캘리브레이션(Camera Calibration이란?) 우리가 실제로 보는 세상은 3차원이지만, 카메라는 2차원 이미지로 변환합니다. 이때 3차원의 점들이 이미지 상에서 어디에 맺히는지 기하학적으로 생각해보게 된다면, 실제 이미지는 사용된 렌즈, 렌즈와 이미지 센서와의 거리, 렌즈와 이미지 센서가 이루는 각 등 카메라 내부의 기구적인 부분에 의해서 크게 영향을 받습니다. 그러므로, 3차원 점들이 영상에 투영된 위치를 구하거나, 역으로 영상 좌표로부터 3차원 공간좌표를 복원할 때에는 내부 요인을 제거해야하만 정확한 계산이 가능합니다. 이러한 내부의 파라미터 값을 구하는 과정을 Camera Calibration이라고 합니다. Calibration 3차원 공간상의 점들을 2차원 이미지 평면에 투사함으로써..

물리적 Pinhhole camera는 이미지를 focal print를 거쳐서 up-side down을 합니다. 수학적 모델링 측면에서는, 이미지 plane, (즉 이미지를 사영한 경우) focal print 초점 앞에 있다고 봅니다. 적절한 이미지 좌표 변환을 진행하면, 두개의 이미지 모두 동일합니다. 초점과 객체 사이의 거리가 가까워지면 이미지 전체에 대한 정보를 가져오는 것이 가능하지만, 멀어지면 이미지로부터의 정보가 손실됩니다. 소실점이란(vanishing point)? 여러 기하학적 성질을 가지고 있으며, 카메라 캘리브레이션, 계산, 3D 복원 등 다양한 응용을 갖습니다. 물리적 공간에서 아무리 멀리 떨어진 직선일지라도, 서로 방향만 같다면 모두 동일한 하나의 소실점으로 수렴합니다. 그런데 평행한..

동치 좌표(homogeneous coordinates) - 변환 등 어떤 목적을 위해 3차원 좌표를 한 치수 올리거나, 한 치수 내릴 때 사용하는 표현 (2차원 좌표를 3차원 좌표에 뿌려도 동일하다는 것) = 동차 좌표계상 변환된 좌표 = 로컬 좌표계의 P * 월드 행렬 * 카메라 행렬 * 투영 행렬 - 동차 좌표계와 일반적인 3차원 좌표계의 관계 (x, y, z, w) = (x/w, y/w, z/w, 1) : 결국 3차원 좌표계도 w값이 1인 동차 좌표계 - 벡터를 포인트 혹은 벡터로 활용하기 위해서, 변환된 벡터를 3D 벡터의 동치벡터로 전환 Ref : https://m.blog.naver.com/jsjhahi/199987246 2D Lines 외적을 이용하여, 선분과 선분의 교차점 구하기 : htt..

https://angeloyeo.github.io/2020/08/04/naive_bayes.html 나이브 베이즈 분류기 - 공돌이의 수학정리노트 angeloyeo.github.io

참고 https://jjangjjong.tistory.com/41 확률(probability)과 가능도(likelihood) 그리고 최대우도추정(likelihood maximization) * 우선 본 글은 유투브 채널StatQuest with Josh Starmer 님의 자료를 한글로 정리한 것 입니다. 만약 영어듣기가 되신다면 아래 링크에서 직접 보시는 것을 추천드립니다. 이렇게 깔끔하게 설명한 자료 jjangjjong.tistory.com