Tech Knowledge Note

1. 서론이전 글에서 ORB 알고리즘의 특징점 추출 원리를 살펴봤습니다.이번 글에서는 실제로 ORB-SLAM을 설치하고, ROS(Robot Operating System)와 연동하는 방법을 다뤄보겠습니다.ORB-SLAM은 비전 기반 SLAM의 대표적인 알고리즘으로, ROS와 결합하면 자율주행, 드론, 로봇 연구 등 다양한 실험 환경에서 강력한 도구가 됩니다.2. ORB-SLAM 설치 준비(1) 환경 설정운영체제: Ubuntu 20.04 (또는 18.04)ROS 버전: ROS Noetic (Ubuntu 20.04), ROS Melodic (Ubuntu 18.04)필요 패키지: OpenCV, Pangolin, Eigen3, C++11 이상(2) 필수 패키지 설치 명령어bash sudo apt update s..

1. 서론자율주행과 로봇 비전에서 중요한 기술 중 하나가 바로 특징점 추출(Feature Extraction)입니다.특징점이란 이미지 속에서 위치와 방향을 잘 구별할 수 있는 점(코너, 모서리 등)을 의미하며, 이를 기반으로 로봇은 주변 환경을 인식하고 위치를 추정합니다.이번 글에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)의 원리를 살펴보겠습니다. ORB는 빠르면서도 강력한 성능을 보여주기 때문에, SLAM 시스템(특히 ORB-SLAM)의 핵심 알고리즘으로 널리 활용됩니다.2. ORB 알고리즘이란?ORB는 이름에서도 알 수 있듯, 두 가지 기법을 결합하여 만들어졌습니다.FAST (Features from Accelerated Segment Tes..

안녕하세요! ✨앞서 Day 14에서는 OpenCV를 활용한 차선 검출 실습을 진행했습니다.오늘은 자율주행과 컴퓨터 비전에서 가장 중요한 기술 중 하나인 객체 검출(Object Detection) 의 기초를 배워보겠습니다.🔍 객체 검출이란?객체 검출은 이미지나 영상 속에서 사람, 차량, 신호등, 표지판 등 특정 객체를 찾아내는 기술입니다.자율주행차에서는 보행자 안전, 차량 인식, 교통 표지판 판별 등에 핵심적으로 사용됩니다.👉 오늘은 대표적인 전통 알고리즘 두 가지를 다뤄봅니다.Haar Cascade ClassifierHOG + SVM (Histogram of Oriented Gradients + Support Vector Machine)📡 1. Haar Cascade ClassifierOpenCV에..

안녕하세요! ✨앞서 Day 13에서는 영상 처리 기초 (Canny Edge, Hough Transform) 를 통해 윤곽선 검출과 직선 검출 원리를 배웠습니다.오늘은 이를 실제 도로 영상에 적용하여 차선(Lane) 검출 실습을 해보겠습니다.🔍 차선 검출의 개념자율주행차에서 차선 검출은 주행 경로 인식과 안전 운행에 필수적인 요소입니다.일반적으로 다음 과정을 거칩니다.ROI 설정 (Region of Interest): 도로 영역만 추출Canny Edge Detection: 윤곽선 검출Hough Transform: 차선 직선 검출직선 분류: 왼쪽 차선 vs 오른쪽 차선 구분시각화: 원본 이미지에 차선을 표시⚙️ OpenCV 차선 검출 코드python import cv2 import numpy as np ..

안녕하세요! ✨앞서 Day 12에서는 카메라 캘리브레이션(OpenCV 실습) 을 통해 왜곡 보정 과정을 알아봤습니다.오늘은 컴퓨터 비전과 자율주행 영상 처리의 기본이 되는 Canny Edge Detection 과 Hough Transform 알고리즘을 다뤄보겠습니다.🔍 1. Canny Edge Detection (윤곽선 검출)Canny Edge는 이미지 속 윤곽선(Edge) 을 찾아내는 대표적인 알고리즘입니다.윤곽선은 밝기가 급격히 변하는 경계선으로, 객체 인식, 차선 검출, 특징점 추출에 필수적입니다.Canny 알고리즘 단계가우시안 블러(Gaussian Blur) → 노이즈 제거그라디언트 계산 → 픽셀 강도 변화 검출비최대 억제(Non-Max Suppression) → 가장 강한 엣지만 남김이중 임계..

안녕하세요! ✨앞서 Day 11에서는 카메라 모델(Pinhole Camera Model) 을 통해 카메라 투영의 기본 원리를 배웠습니다.오늘은 실제 카메라가 가진 왜곡(distortion)을 보정하는 방법, 즉 카메라 캘리브레이션(Camera Calibration) 을 Python OpenCV로 실습해보겠습니다.🔍 왜 카메라 캘리브레이션이 필요한가?실제 카메라는 완벽한 핀홀 모델과 달리 여러 가지 왜곡이 존재합니다.방사형 왜곡(Radial Distortion): 화면이 둥글게 휘는 현상 (배럴, 핀쿠션 왜곡)접선 왜곡(Tangential Distortion): 렌즈와 센서 정렬 불량으로 이미지가 기울어짐👉 이 왜곡을 보정해야 정확한 차선 인식, 객체 탐지, SLAM 등이 가능해집니다.⚙️ OpenCV..