Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/3d-reconstruction—single-viewpoint
최근에 Coursera에서 제공하는 3D Reconstruction – Single Viewpoint 코스를 수강해보았습니다. 이 과정은 정지한 카메라로 촬영된 2D 이미지에서 장면의 3D 구조를 회복하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 장면이 고정된 경우에도 여러 이미지가 어떻게 서로 보완적인 정보를 제공하는지 탐구하는 점이 매우 흥미로웠습니다.
코스의 커리큘럼은 다음과 같습니다:
1. **Getting Started: 3D Reconstruction – Single Viewpoint**
– 기본 개념과 3D 재구성의 목적을 설명합니다.
2. **Radiometry and Reflectance**
– 빛의 물리적 특성과 반사 모델에 대해 배우며, 어떻게 이미지에서 깊이 정보를 추출할 수 있는지를 다룹니다.
3. **Photometric Stereo**
– 다양한 조명 조건에서 동일한 장면을 촬영하여 3D 구조를 추정하는 방법입니다. 실제 응용에서 매우 유용합니다.
4. **Shape from Shading**
– 그림자와 조명을 기반으로 형상을 추정하는 기술을 배웁니다. 이 과정에서 흥미로운 사례를 통해 이해를 더했습니다.
5. **Depth from Defocus**
– 초점의 흐림 정도를 활용하여 거리 정보를 추론하는 기술입니다. 이론과 실습이 잘 결합되어 있었습니다.
6. **Active Illumination Methods**
– 능동 조명을 사용하여 3D 재구성을 향상시키는 다양한 방법을 실험합니다.
이 코스는 이론과 실제 예제가 잘 조화를 이루고 있으며, 3D 재구성을 처음 접하시는 분들에게 특히 추천합니다. 복잡한 수학적 개념들과 결합되어 있지만, 명확한 설명과 비주얼 자료 덕분에 어렵지 않게 따라갈 수 있었습니다.
마지막으로, 이 코스를 통해 3D 재구성의 기본 원리를 확실히 익힐 수 있었고, 실제 프로젝트나 연구에 활용할 수 있는 기초를 다질 수 있었습니다. 3D 비전, 컴퓨터 그래픽스, 로봇 공학에 관심이 있는 분들께 강력히 추천드립니다. Coursera에서 이 특별한 경험을 놓치지 마세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/3d-reconstruction—single-viewpoint