GUEST

  • 온천장 2021.03.03 12:00 ADDR 수정/삭제 답글

    안녕하세요, 영상처리 관련된 포스팅 보고 있습니다. 지금 해결해야하는 문제가 있어서 구글 검색도 하고 머리도 짜내보고 있는데 도무지 명확한 답을 찾을 수가 없어서, 이렇게 방명록에 글을 남기게 되었습니다.

    어떤 물체, 큐브라고 하겠습니다. 이 큐브가 지나가는 것을 카메라로 촬영하여 큐브의 앞면을 사각형으로 표시합니다.
    큐브가 정상적인 방향으로 지나간다면 2D로의 표시는 정사각형이 되는데,
    만약 큐브가 어느 한쪽이 조금 틀어져서 온다면 2D로 등변사다리꼴(왼쪽 또는 오른쪽이 더 긴)로 보일텐데요,,,

    Q1) 정사각형과 등변사다리꼴을 가지고 (4개 점의 좌표값 들) 큐브가 어느정도 틀어졌는지 각도 또는 matrix 값을 계산할 수 있을까요?
    Q2) 위에서 정사각형과 틀어진 사각형 정보를 가지고 큐브 뒷면에 해당하는 point 들의 xyz 좌표값을 틀어진 만큼 새로 조정(계산)할 수 있을까요?

    • BlogIcon 다크pgmr 2021.03.08 10:49 신고 수정/삭제

      안녕하세요. 기본적으로는 PnP 알고리즘을 이용하면 원하시는 기능을 구현할 수 있습니다. https://darkpgmr.tistory.com/122 이 관련된 글입니다. 하지만, 영상의 기하학적인 이해가 필요해서 공부가 조금 필요합니다.

    • BlogIcon 온천장 2021.03.11 14:49 수정/삭제

      답변 감사드립니다.

  • 공대지망생 2021.01.21 22:04 ADDR 수정/삭제 답글

    혹시 학부때 전공이 전자공학이셨나요 컴공이셨나요? it에서 일하고싶은데 전자공학과가는건 어떻게 보시나요? 컴공은 전공메리트가 떨어지고 독학이 되지만 전자는 힘들고 전자를 전공하고 컴공 독학하고 도메인지식을 갖추는게 메리트가 좋다하는데 이에대해서 어떻게 생각하시는지요?

    • BlogIcon 다크pgmr 2021.01.22 15:19 신고 수정/삭제

      어떤 전공을 택해도 큰 관계는 없다고 생각합니다. 전자공학을 전공하면서 전산학을 하는 것도 좋은 방향으로 생각됩니다.
      그런데, 사실 인생에 베스트한 길이 있나 싶습니다.. 우주에 관심이 있으면 천체물리학과로 가고, 수학 문제 푸는 것을 좋아한다면 수학과로 가고, 프로그램 짜는 것을 좋아한다면 컴공이나 전산학으로 가서 프로그래밍을 공부해 보는 것도 좋겠습니다. 본인이 특별한 preference가 없다면 일반적으로 좋다고 하는 길을 택해도 좋겠습니다. 어떤 전공을 택해도 나름 분야마다 풀어야할 문제들이 있고 연구할 내용들이 있습니다. 어느 길을 택하든 중요한 것은 본인의 실력이라고 생각됩니다. 본인이 잘 하거나 좋아하는 것을 택하면 나중에 행복한 삶을 사는데 도움이 되지 않을까 싶습니다.

  • 호호 2020.09.27 00:48 ADDR 수정/삭제 답글

    안녕하세요~ 대학교에서 통계학을 전공하고 있는 학생입니다..! 실례가 안된다면 혹시 회귀분석관련 질문을 해도 될까요..?ㅜㅜ

    • BlogIcon 다크pgmr 2020.09.29 14:01 신고 수정/삭제

      네. 제가 아는 범위에서는 답변해 드립니다.

  • 2020.09.23 18:10 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • BlogIcon 다크pgmr 2020.09.23 22:40 신고 수정/삭제

      제가 도와드릴 내용이 아니네요. 저도 제가 만든 툴 이외는 사용해보지 않았고.. 툴 사용법은 검색을 통해 어떻게든 해결할 수 있지 않을까 싶습니다.
      제가 보기에는 툴 사용법이 문제가 아니라 이걸 어디에 쓰는지 감이 없기 때문이 아닌가 싶습니다. 자신이 필요한 학습 데이터가 있고 그걸 손쉽게 얻기 위한 수단으로 필요한 툴 사용법을 배워야 하는데, 그게 아니라 목적없이 툴 사용법부터 배우는게 문제인 것 같습니다.

  • 추명 2020.09.17 15:11 ADDR 수정/삭제 답글

    다크프로그래머님.

    정리된 귀중한 자료 감사합니다.

    현업을 하다 국내 자료로 검색하다 보면 님의 블로그로 수렴하는 경우가 많습니다.

    다시 한 번 님의 귀중한 자료에 감사드립니다.