3D Geometry

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 열 번째 강의 노트인 “Optimal Estimation”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 10-optimal-estimation.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 아홉 번째 강의 노트인 “Optical and Scene Flow”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 09-optical-flow.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 여덟 번째 강의 노트인 “Monocular Depth Estimation and Feature Tracking”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 08-monocular-depth-estimation.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 일곱 번째 강의 노트인 “Representations and Representation Learning”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 07-representation-learning.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 여섯 번째 강의 노트인 “Fitting and Matching”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 06-fitting-matching.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 다섯 번째 강의 노트인 “Active and Volumetric Stereo”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 05-active-volumetric-stereo.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 네 번째 강의 노트인 “Stereo Systems and Structure from Motion”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: Course_Notes_4.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 세 번째 강의 노트인 “Epipolar Geometry”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 03-epipolar-geometry.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 두 번째 강의 노트인 “Single View Metrology”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 02-single-view-metrology.pdf

Stanford CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition 이 포스트는 Stanford CS231A 강의의 첫 번째 강의 노트인 “Camera Models”를 정리한 것입니다. 원본 강의 노트: 01-camera-models.pdf

현대 실시간/오프라인 렌더러의 기본 규칙인 PBR의 핵심 수식과 파라미터를 요약합니다.

3D 비전 파이프라인에서 필요한 카메라 모델, 좌표계, 변환 행렬의 기초 공식을 모았습니다.