Bilgisayarlı görü — Öğrenme rehberi
Bilgisayarlı görü — Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.
Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.
- Fundamentals · 8 min okuma
Kamera Kalibrasyonu Temel Bilgileri — Objektif Bozulmasını ve İçsel Parametreleri Geri Kazanma
Kamera kalibrasyonu, piksel koordinatlarını 3 boyutlu uzaya eşlemek için gereken içsel parametreleri ve lens bozulmasını geri kazanma sürecidir. İğne deliği modeline yeniden bakmaktan, radyal ve teğetsel bozulma modellerine, Zhang'ın düzlemsel desen yöntemine, yeniden projeksiyon hatası optimizasyonuna ve kalibrasyon kayması durumunda Visual SLAM ve VO'da aşağı akışta nelerin bozulduğuna kadar, denklemler ve diyagramlarla sistematik bir inceleme.
- Fundamentals · 12 min okuma
Özellik Algılama Temel Bilgileri
Özellik tespiti, bir görüntüde "tekrar bulabileceğiniz yerleri" seçer ve bunları eşleştirme için kullanır. Bu makale, köşeler, lekeler, DoG, FAST, ORB ve SIFT prensiplerini sağlamlık, değerlendirme, mevcut araçlar ve öğrenmeye dayalı yöntemlerle birleştirerek tutarlı bir tablo ortaya koymaktadır.
- Hands-on · 2 min okuma
Görüntü parlaklığı ve luminans Lab — pozlama, gama ve kırpma
Sentetik görüntüler, histogramlar ve gradyanlarla doğrusal pozlamayı kodlanmış gri değer ayarlarıyla karşılaştırın.
- Hands-on · 2 min okuma
Özellik noktası çıkarma laboratuvarı — Harris ve Shi–Tomasi karşılaştırması
Sentetik görüntüleri döndürün, ölçekleyin ve parlaklığını değiştirin; algılanan köşeleri bilinen referans konumlarıyla karşılaştırın.
- Hands-on · 2 min okuma
Özellik eşleştirme laboratuvarı — filtreler, geometrik iç noktalar ve gerçek
Yamaları karşılaştırıp eşleşmeleri süzerek geometrik uyumun neden doğru eşleşmeyi garanti etmediğini görün.
- Fundamentals · 6 min okuma
Özellik Takibi Temel Bilgileri — Kareler Arasında Aynı Noktayı Kaybetmekten Nasıl Kaçınılır?
Özellik izleme, bir video dizisindeki kareler arasında aynı fiziksel noktayı eşleştirme işlemidir. Bu makale, şablon izleme, Lucas-Kanade optik akışı, tanımlayıcı eşleştirme, RANSAC, aykırı değer reddi ve Kalman tahminini denklemler ve uygulama adımlarıyla düzenlemekte ve Görsel Odometri ve SLAM'ın hangi koşullar altında bozulduğunu ve çözüm yollarını açıklamaktadır.
- Hands-on · 2 min okuma
Optik akış Lab: iki kare arasındaki hareketi izleyin
Görüntü noktalarının yer değiştirmesini tahmin edip bilinen sentetik dönüşümle karşılaştırın. Parlaklık, örtülme ve açıklık problemini inceleyin.
- Fundamentals · 5 min okuma
Optik Akışa Giriş — Görüntü Hareketinden Hız ve Yapı Okuma
Optik Akış, bir dizi görüntüdeki her pikselin hangi yöne hareket ettiğini tanımlayan bir vektör alanıdır. Bu makale, parlaklık sabitliği kısıtlaması, Lucas-Kanade ve Horn-Schunck yöntemleri, piramitler, yoğun akış ve seyrek özellik izleme, RAFT gibi öğrenme tabanlı yöntemler, kamera hareketi, dinamik nesneler ve değerlendirme metodolojisi gibi konuları temel matematiksel prensiplerle birlikte ele almaktadır.
- Fundamentals · 7 min okuma
Homografi Temelleri — Düzlemsel İlişkileri Tek Bir 3x3 Matrisle Tanımlama
Homografi, aynı düzlemdeki noktaları veya tamamen dönen bir kameranın bakış açısını tek bir 3x3 izdüşümsel dönüşüm kullanarak birbirine bağlayan ilişkidir. Bu makale, DLT tabanlı tahmin, RANSAC ile sağlamlaştırma, döndürme, öteleme ve düzlem normaline ayrıştırma ve epipolar geometriye kıyasla ne zaman kullanılacağı konularını, görüntü birleştirme ve AR düzlem takibi gibi uygulamaları denklemler ve diyagramlarla birlikte ele almaktadır.
- Fundamentals · 15 min okuma
Epipolar Geometri — İki Görüntüden Derinlik ve Kamera Hareketini Okuma
Epipolar geometri, aynı 3 boyutlu noktanın iki görüntüye nasıl yansıdığını sınırlayan teoridir. Bu makale, Temel Matris ve Esas Matris, 8 noktalı ve 5 noktalı algoritmalar, RANSAC, üçgenleme, epipolar geometri ve homografi arasındaki seçim, kalibrasyon, OpenCV/COLMAP uygulaması, hata koşulları ve son zamanlarda geliştirilen öğrenmeye dayalı tahmin yöntemlerini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak açıklamaktadır.
- Fundamentals · 5 min okuma
PnP Temel Bilgileri — Sadece 3B Noktalar ve Bir Görüntüden Kameranın Pozunu Geri Kazanma
Perspektif-n-Nokta (PnP), bilinen 3 boyutlu noktalardan ve bunlara karşılık gelen görüntü noktalarından bir kameranın konumunu ve yönünü tahmin etme geometrik problemidir. Bu makale, projeksiyon denklemi, P3P/AP3P, EPnP, yinelemeli optimizasyon, RANSAC, düzlemsel dejenerasyon ve PnP'nin Görsel SLAM, AR ve ölçme alanlarında nasıl kullanıldığına dair matematiksel açıklamalar ve uygulama kontrol listesiyle birlikte detaylı bir şekilde ele almaktadır.
- Fundamentals · 9 min okuma
Hareketten Yapı Oluşturma Temel Bilgileri — Düzensiz Bir Fotoğraf Kümesinden 3B ve Kamera Konumlarını Birlikte Kurtarma
Hareketten Yapı Oluşturma (SfM), çekim sırası ve konumları bilinmeyen bir dizi fotoğraftan hem sahnenin 3 boyutlu yapısını hem de her kamera pozunu eş zamanlı olarak kurtarır. Bu makale, özellik eşleştirme, geometrik doğrulama, Artımlı ve Küresel SfM'nin iki yeniden yapılandırma stratejisi, üçgenleme, Paket Ayarlaması ile ilişkisi ve Görsel-SLAM'den farkı, COLMAP gibi mevcut uygulamalarla birlikte sistematik olarak ele almaktadır.
- Fundamentals · 10 min okuma
Paket Ayarlaması Temel Bilgileri — Kamera Pozlarını ve 3B Noktaları Birlikte İyileştiren Doğrusal Olmayan En Küçük Kareler Yöntemi
Paket Ayarlaması, tüm gözlemler boyunca yeniden projeksiyon hatasını en aza indirmek için birçok kamera pozisyonunu ve 3B noktasını aynı anda hareket ettiren doğrusal olmayan bir en küçük kareler problemidir. Bu makale, Jacobian'ın neden seyrek olduğunu, Schur tamamlayıcısının büyük ölçekli problemleri neden çözülebilir kıldığını, Levenberg-Marquardt yönteminin rolünü, ölçüm özgürlüğünü ve Poz Grafiği optimizasyonu ve SfM ile olan ilişkisini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak ele almaktadır.
- Fundamentals · 10 min okuma
Çoklu Görünümlü Stereo Temel Bilgiler — Seyrek Nokta Bulutunu Yoğun 3B Şekle Dönüştürme
Çoklu Görünüm Stereo (MVS), bilinen kamera pozisyonlarını kullanarak birçok görüntüden yoğun 3 boyutlu şekilleri geri kazanır. Bu makale, fotoğraf tutarlılığının temel prensibini, Düzlem Tarama ve Yama Tabanlı (PMVS) olmak üzere iki klasik yaklaşımı, MVSNet ile örneklendirilen derin öğrenme tabanlı yöntemleri ve derinlik haritası füzyonu yoluyla ağ oluşturmayı, stereo ve derinlik kameralarıyla olan ilişkisini denklemler ve diyagramlarla birlikte sistematik olarak ele almaktadır.
- Fundamentals · 15 min okuma
VO/VIO Temel Bilgileri — Kamera ve IMU'dan Hareket Tahmini İçin Pratik Bir Temel
Görsel Odometri (VO) ve Görsel-Ataletli Odometri (VIO), bir robotun veya kameranın göreceli hareketini bir dizi görüntü ve atalet ölçümünden tahmin eder. Bu makale, tek gözlü ölçek belirsizliği, IMU ön entegrasyonu, başlatma, filtreleme ve optimizasyon, VINS-Mono ve OpenVINS gibi uygulamalar, değerlendirme ölçütleri ve arıza koşulları konularını matematiksel açıklamalar ve diyagramlarla ele almaktadır.
- Fundamentals · 5 min okuma
Döngü Kapatma Temel Bilgileri — Bir SLAM Sisteminin Sapmasını Döngü Etrafında Tek Seferde Düzeltme
Döngü kapatma, bir robotun daha önce ziyaret ettiği bir yere geri döndüğünü tanıma ve biriken kendi konum belirleme hatasını haritanın tamamına dağıtma işlemidir. Bu makale, yer tanıma, görüntü alma, geometrik doğrulama, poz grafiği optimizasyonu, yanlış pozitiflere karşı savunmalar ve mevcut SLAM uygulamaları ve araştırmalarını sistematik olarak açıklamaktadır.
- Fundamentals · 16 min okuma
Visual-SLAM Temel Bilgileri — Bir Kamera "Neredeyim?"i Nasıl Öğrenir?"
GPS ve harita olmadan bile bir robot, yalnızca kamera görüntülerinden kendi konumunu bulabilir ve çevresinin haritasını oluşturabilir. Özellik izlemeden epipolar geometriye, Görsel Odometri ve SLAM arasındaki farka, ORB-SLAM'den LSD-SLAM ve DSO'ya kadar dönüm noktası algoritmalarının soy ağacına ve Paket Ayarlamasına kadar, Görsel-SLAM'in aslında nasıl çalıştığına dair sistematik ve temelden bir inceleme.
- Öğrenme rehberi · 2 min okuma
Tek Gözle Derinlik Tahmini — Göreceli Sıralamadan Metrik Mesafeye
Tek gözlü derinlik algısı üzerine temel bilgiler: göreceli ve metrik derinlik, ölçek belirsizliği, değerlendirme protokolleri ve arıza koşulları.
- Öğrenme rehberi · 2 min okuma
Neural 3D — Yeni Bakış Açısı Sentezi ve Ayrı Görsel/Geometrik Değerlendirme
Sinirsel sahne temsilleri, yeni bakış açısı sentezi, tutulan bakış açıları ve ayrı görsel ve geometrik değerlendirme üzerine temel bilgiler.