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  • 이미지로부터 실제 좌표를 얻기 위한 Camera Transformation 수행 이번 글에서는 Camera Transformation 개념에 대해서 간단히 언급하겠습니다. 우선 Camera Transformation 은 카메라에 보인 물체를 실제 좌표계의 위치로 옮기는 작업입니다. 카메라 상에서 물체의 x, y pixel 좌표와 Depth 를 이용하여물체의 Camera coordinate를 얻고,Camera의 x, y, z 좌표와 w, x, y, z 쿼터니언을 이용해 Camera Transformation Matrix를 획득해Camera Coordinate를 Real World Coordinate로 변환하게 됩니다.  잠시 넘어가기 전에 쿼터니언에 대해서 간단하게만 설명하겠습니다.쿼터니언은 굉장히 비직관적인 개념입니다.대부분의 회전은 Roll Pitch Yaw라고 하는 방식으로 설명.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 13.
  • Intel RealSense 를 활용한 YOLOv8 RealTime Object Segmentation 지난 글에서는 YOLOv8 을 이용하여RGB camera input을 Realtime Object Segmentation 수행하였습니다. YOLOv8 으로 RealTime Object Segmentation 수행하기YOLOv8 을 이용하여 간단하게 RGB Webcam의 Realtime Segmentation을 수행해보았습니다. 기존의 boundary box를 쳐주는 YOLO 는 많이 익숙하실 것이라 생각이 듭니다. Segmentation은 그에 더해 인식된 Object가 실제cobang.tistory.com 이제 어떤 물체를 segmentation 하는 것과 동시에전체 pixel에 대한 평균 Depth를 계산하여 거리 정보를 추출하도록 만들어보겠습니다. 저는 Intel RealSense D435 Dept.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 29.
  • YOLOv8 으로 RealTime Object Segmentation 수행하기 YOLOv8 을 이용하여 간단하게 RGB Webcam의 Realtime Segmentation을 수행해보았습니다.기존의 boundary box를 쳐주는 YOLO 는 많이 익숙하실 것이라 생각이 듭니다.Segmentation은 그에 더해 인식된 Object가 실제로 존재하는 영역에 대해서 구분하게 됩니다. 일단 물체의 경계를 구분한다는 것 자체가 굉장히 의미가 있는 것 같습니다.물체와 배경의 차이를 모델이 정확히 인지한다는 것입니다. 속도는 GeForce RTX 2080 Ti 에서 yolov8n-seg.pt 모델을 사용한 결과약 150fps 정도의 추론 속도가 나왔습니다.Segmentation인데도 속도가 어마어마한 것 같습니다.저는 예전에 가상환경을 만들어두었기에해당 가상환경에서 yolov8을 구동시켰습.. 공감수 0 댓글수 3 2024. 1. 29.
  • BundleSDF (3D Pose Estimation & Reconstruction) Example 수행 BundleSDF는 RGB-D video input과 Camera Intrinsic Matrix, XMem의 Object Segmentation을 이용하여 Segment Object의 3D Pose Estimation 과 3D reconstruction 을 수행할 수 있는 방식입니다. 추가 정보는 아래 글들에서 확인하시기 바랍니다. [논문 리뷰] BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown ObjectsUnknown object에 대해 3D Pose Estimation 과 Object SLAM 기술이 동시에 가능한 BundleSDF에 대해서 살짝 찍먹해보았는데요. 저도 완전히 이해하진 못했지만 간단하게 Input과 Output의 흐.. 공감수 1 댓글수 7 2024. 1. 24.
  • [논문 리뷰] BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown Objects Unknown object에 대해 3D Pose Estimation 과 Object SLAM 기술이 동시에 가능한BundleSDF에 대해서 살짝 찍먹해보았는데요.CVPR 2023 에서 발표된 논문입니다.저도 완전히 이해하진 못했지만 간단하게 Input과 Output의 흐름과 사용된 방식들을 이해해보려고 했습니다. 생각보다 아직은 적용하기에는 무리가 있어보였습니다. 물론 제 실력은 훨씬 열등하지만...  그래도 아래 링크를 눌러 확인해보시면 그 기술은 굉장하다는 생각이 들었습니다. BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown ObjectsWe present a near real-time method for 6-DoF tracking .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 1. 24.
  • Python3 에서 Intel RealSense Camera Intrinsic Matrix 얻기 Camera Intrinsic Matrix? Camera Intrinsic Matrix는 카메라의 내부 매개변수를 나타내는 행렬로,컴퓨터 비전에서 카메라의 기하학적 및 광학적 특성을 정의하는 데 사용됩니다.이 행렬은 카메라가 3차원 세계를 2차원 이미지로 어떻게 투영하는지에 대한 정보를 제공합니다. Depth Camera의 Camera Intrinsic Matrix 는 다음과 같은 형태를 가집니다.여기서,( f_x, f_y ): 카메라의 초점 거리(focal length).  f_x 와  f_y는 각각 x축과 y축 방향의 카메라 렌즈의 초점 거리를 나타냅니다. 이 값들은 픽셀 단위로 표현되며, 카메라 렌즈의 확대 능력을 나타냅니다.( c_x, c_y ): 주점(principal point). 이는 카메라.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 22.
  • CenterPose 환경 구성 및 shoes 예제 수행 Object Pose Optimization 방식 중 하나인 CenterPose 예제 구동을 위해 환경 구성 및 구현을 수행하는 글입니다.CenterPose는 Category에 존재하는 Monocular RGB Input Source 만으로도Object의 3D Object Bounding Box를 Output으로 도출할 수 있습니다. 2022년 ICRA에 등재된 논문이고 해당 논문에 대한 소개는 아래 글을 참조하시기 바랍니다. [논문 리뷰] CenterPose - Single-Stage Keypoint-Based Category-Level Object Pose Estimation from an RGB Image (2022 ICRA)최근 Object Pose Estimation 에 관해 연구를 하게 되어 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 1. 14.
  • [논문 리뷰] CenterPose - Single-Stage Keypoint-Based Category-Level Object Pose Estimation from an RGB Image (2022 ICRA) 최근 Object Pose Estimation 에 관해 연구를 하게 되어 작성하는 글입니다.2022년 Nvidia Lab과 Georgia Institute of Technology 에서 ICRA에 게제한 논문이며,CAD 모델 없이 Monocular RGB input 만으로 Category Object의 Pose Estimation을 성공적으로 수행한 논문입니다.약칭은 CenterPose입니다.  LIN, Yunzhi, et al. Single-stage keypoint-based category-level object pose estimation from an RGB image. In: 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). I.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 14.
  • Intel RealSense 카메라 + YOLOv8 을 이용한 object 거리 추출 Python OpenCV를 이용해서 YOLOv8과 함께 묶어,Intel RealSense L515와 D435를 통해 특정 오브젝트가 감지되었을 때,해당 object의 깊이 정보를 받아오는 과정을 수행해보겠습니다. YOLO가 필요없으신 분들은 아래 글을 참조하시기 바랍니다. Intel Realsense를 이용한 Python openCV 영상 처리최종적으로 시각 정보를 사용하기 위해 Intel RealSense Viewer 를 사용할 것이 아니고, python3 openCV를 이용해서 RGB Stream과 Depth Stream 을 가져오고 python에서 정보를 처리하길 원했기 때문에 이를 구현한cobang.tistory.com 참조한 좋은 레퍼런스 입니다. 리얼센스 카메라를 활용한 yolov8 기반 hu.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 1. 12.
  • Intel Realsense를 이용한 Python openCV 영상 처리 최종적으로 시각 정보를 사용하기 위해 Intel RealSense Viewer 를 사용할 것이 아니고,python3 openCV를 이용해서 RGB Stream과 Depth Stream 을 가져오고python에서 정보를 처리하길 원했기 때문에 이를 구현한 방법과 코드를 설명하겠습니다. 저는 간단하게 cv2.VideoCapture(0) 로 가져와봤는데,L515의 적외선 비디오 채널이 추출되는 이상한 결과가 나타났습니다. 조금 알아보니 다르게 정보를 받아오는 형태여서이를 간단하게 구현해보았습니다. 먼저 필요한 라이브러리 설치해줍니다.cv2는 가상환경에서 GPU를 위해 빌드하셨든,CPU 환경이든 적절히 import 만 되면 됩니다.저는 OpenCV 4.9.0에서는 성공하였지만,CUDA 를 위해 빌드한 pytho.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 1. 10.
  • Jetson Nano에서 yolov7 SORT를 이용한 실시간 영상 분석 Jetson Nano에서 TensorRT 기반 yolov7 동영상 분석지난 번 글에서 TensorRT를 이용하여 yolov7 분석을 하기 위해 사전 환경을 구성하였습니다. 이번에는 실제로 Jetson Nano에서 TensorRT를 적용하여, yolov7-tiny 모델로 동영상을 분석하는 과정에 대해 글을cobang.tistory.com 이번 글에서는 DeepSORT와 SORT 분석을 이용해서YOLOv7을 ID 기반 분석을 수행할 수 있도록 발전(?)시킨 과정에 대해 설명드리겠습니다. 먼저 DeepSORT 에 대해서 설명하겠습니다.DeepSORT (Deep Learning to Track and Sort)는 객체 추적을 위한 알고리즘으로, 주로 YOLO와 같은 Object detecting 알고리즘과 함께.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 1. 6.
  • Jetson Nano에서 TensorRT 기반 yolov7 동영상 분석 지난 번 글에서 TensorRT를 이용하여 yolov7 분석을 하기 위해 사전 환경을 구성하였습니다.이번에는 실제로 Jetson Nano에서 TensorRT를 적용하여, yolov7-tiny 모델로 동영상을 분석하는 과정에 대해 글을 쓰겠습니다.약 17fps의 분석 속도가 획득됩니다. 아래 이전 글에서 이어지는 내용입니다. Jetson Nano 에 yolov7 TensorRT 사전 환경 구성Jetson Nano 4GB에서 yolov7-tiny 모델 기반으로 웹캠으로 들어온 실시간 영상 처리를 해보았습니다. 이 때 실시간 영상 처리 속도는 TensorRT를 사용하여 17fps 를 획득하였는데, 해당 과정에 대해서 설명cobang.tistory.com  지난 글에서 필요한 환경을 구성하였습니다.이 환경에서 .. 공감수 3 댓글수 1 2024. 1. 1.
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