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`L(theta, phi)=sum_(l=0)^oo sum_(m=-l)^l (l_(lm)Y_(lm)(theta,phi))` `Y_l^m(theta,phi)=Ne^(imphi)P_l^m(costheta)`    그래서 Gaussian Splatting의 논문의 내용을 적용해 보면, 계수는 0,1 두개만을 사용한다.이를 예시로 잡고 이해를 해보자. n=0 일때에는 등방성 광원을 의미n=1 일 때에는 하나의 광원을 의미하고n=1일 때 하나의 광원에 대한 방향성에 대한 factor는 m=-1,0,1 이라는 세개의 m 값으로 조절이 된다.  그렇다면`L(theta, phi)=sum_(l=0)^oo sum_(m=-l)^l (l_(lm)Y_(lm)(theta,phi))`에 적용하면`L(theta, phi) ≈ l_0^..

import cv2import numpy as npimport osimport globCHECKERBOARD = (7,10) criteria = cv2.TermCriteria(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)objpoints = []# 각 체커보드 이미지에 대한 2D 점 벡터를 저장할 벡터 생성imgpoints = [] # 3D 점의 세계 좌표 정의objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0] * CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)prev_img_s..

포인트 클라우드에서 "normal"은 각 점(point)에서의 표면 법선 벡터(normal vector)를 의미합니다. 법선 벡터는 해당 점에서의 표면의 방향을 나타내며, 주로 표면의 기울기와 관련이 있습니다. 포인트 클라우드의 법선 벡터는 3D 데이터 처리와 분석에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 법선 벡터는 표면 재구성, 물체 인식, 세그멘테이션, 그리고 충돌 회피 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 1. 법선 벡터의 정의:법선 벡터(normal vector)는 3D 표면의 특정 점에서 표면에 수직인 벡터를 말합니다.이 벡터는 표면의 기울기와 방향을 나타내며, 표면의 미세한 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 2. 포인트 클라우드와 표면:포인트 클라우드는 단순히 표면의 점들을 나열한 것입니다...