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S3D CNN(Separable 3D Convolutional Neural Network)을 활용한 여러 제작 프로그램이 있습니다만, 아래에 몇 가지 프로그램을 소개해드리겠습니다. 3DResNet3DResNet은 3D CNN을 기반으로 한 프로그램으로, 주로 동영상 분류에 사용됩니다. 3DResNet은 2D CNN의 ResNet을 3D로 확장한 것으로, 동영상의 시간 정보와 공간 정보를 동시에 처리할 수 있습니다. 2D 이미지를 다루는 일반적인 ResNet에서 차원을 하나 추가하여 3D 데이터를 처리하는 방식으로 확장되었습니다. 이렇게 함으로써, 3DResNet는 비디오의 시간적인 흐름을 포착하고 이를 분류 문제에 활용할 수 있게 되었습니다. ResNet이 가지고 있는 잔차 연결(Residual Conn..

3D 영화를 보기 위해 사용할 수 있는 3D 안경의 종류는 다음과 같습니다적청 안경(Anaglyph Glasses): 이러한 안경은 한쪽 렌즈가 빨간색이고 다른 쪽은 청색이거나 녹색입니다. 이것들은 전통적인 3D 효과를 위해 사용됩니다.편광 안경(Polarized Glasses): 현대의 3D 영화관에서 일반적으로 사용됩니다. 이 안경들은 빛의 특정 평면을 차단하여 3D 효과를 만듭니다.능동 셔터 안경(Active Shutter Glasses): 이들은 전자적으로 제어되어 각 눈에 다른 이미지를 번갈아 보여줍니다. 이 방식은 주로 고급 홈 시어터 시스템이나 일부 3D TV에서 사용됩니다.VR 헤드셋: 일부 VR 헤드셋은 3D 영화를 감상하기 위한 방법으로도 사용될 수 있습니다. 이들은 각 눈에 독립적인 ..

2D to 3D image (Anaglyph) 이전 게시물에서 SBS (Side By Side) 방식을 올리다 보니 다른 방식도 올려볼까 합니다.역시 2D인 이미지를 3D로 변환하는 것인데 먼저 썼듯이 2.5D정도입니다.완벽한 3D는 제대로 된 3D(양안렌즈)카메라로 찍거나 CG를 이용한 영상이 제대로 된 3D 입체영상을 구현합니다. [Side By Side] 2D 이미지를 3D로 변환하는 포토샵 사용방법 (이전 게시물 바로가기_새창) 지금 이 적청방식은 3D 모니터가 따로 필요없고 일반 모니터나 종이에 인쇄로도 충분히 볼 수 있는 입체효과입니다.기초적인 예전방식을 만들어 보면서 새로운 AI가 응용된 최근의 방식을 접해보도록 하겠습니다. 아래는 결과물입니다. 적청방식(Anaglyph)의 입체 사진입니다...

2D to 3D image (SBS image) 사실3D라고는 하지만 정작 3D 작품들을 보면 이것은 2.5D 라 할만합니다.2D 한장의 이미지를 강제로 눈의 착시를 통해 입체처럼 보이는 것입니다. 그렇게 영화까지 컨버팅을 해서 출시를 하곤 했습니다. 기억속에 그때를 떠올리며 아주 기본적인 방법만을 사용하여 작성을 다시금 해봅니다.물론 지금은 AI를 통한 방식이 대세이고 그 당시라도 여타 툴들을 사용했고 After Effect로도 가능했던 부분입니다.포토샵 하나만으로 완성되는 모습을 다시한번 재현해 봅니다.  이 하나의 뎁스맵을 위하여 PC와 씨름을 했었습니다.한장의 원본과 함께 포토샵 최신버젼으로 작업해 봅니다.  불러온 원본과 photoshop2024입니다. 그 당시에는 저렇게 객체 하나하나를 올가미..

스테레오스코픽 3D (S3D) 이미지를 생성하는 여러 가지 방법이 있습니다.좌우방식을 주로 사용했지만 다른 방식으로도 작업하는 곳들도 있었습니다. 대표적인 방법들은 다음과 같습니다:좌우 방식 (Side by Side): 두 개의 별도 이미지를 가로로 나란히 배치하여 3D 효과를 구현하는 방식입니다.위아래 방식 (Over-Under): 두 개의 이미지를 세로로 나란히 배치하는 방식입니다.적청 방식 (Anaglyph): 적색과 청색 필터를 사용하여 두 이미지를 중첩시켜 3D 효과를 만드는 전통적인 방법입니다.편광 방식 (Polarized): 서로 다른 방향으로 편광된 두 이미지를 사용하는 방식입니다.셔터 방식 (Shutter Glasses): 셔터 안경을 사용하여 빠르게 번갈아 나타나는 두 이미지를 각 눈에..

Stereoscopic 3D imaging technology  이 S3D 라는 분야에 대하여 필자는 오래전부터 연구와 실행을 해 봤습니다.지금부터 약 15년전의 그 환경에서는 앞서가는 작업이었다고 생각됩니다. AI라는 용어를 일부인들에게만 연구 목적 대화에 등장하던 그때 온갖 프로그램들을 섭렵해 보고 어느 Tool이 가장 목적에 도달하기 쉬운가 하며 사용을 했습니다.경험했던 일들을 하나하나 나열 할 수는 없지만 기억을 되살려 기록으로 남겨봅니다.  일단 이 분야에서 사용하던 기본적인 용어들이 있습니다. 지금도 그 분야 작업을 하시는 분이라면 모두 알고 있을 용어들입니다.잠시 조금만 알아봅니다. 스테레오스코피 (스테레오스코픽 이미징): 두 개의 조금 다른 각도에서 촬영한 이미지를 사용하여 입체감을 생성하..

S3D CNN은 3차원 공간의 정보를 추출하는 기술인데, 이를 활용한 각 분야의 발전도 있지만 우리 인간에게 있어 절실한 의료 분야의 접목이 눈에 띕니다.이제 그 판단 자체도 인간이 분석하는게 아니고 AI를 이용한 학습과 훈련을 통해 보다 나은 삶을 뒷받침 해주고 있습니다. 입체 영상 인식은 두 개의 영상에서 얻은 시차 정보를 사용하여, 3차원 공간의 정보를 추출하는 기술입니다. 입체 영상 인식은 다양한 분야에서 활용될 수 있는데, 대표적으로는 다음과 같은 분야들이 있습니다.자율 주행: 자율 주행 차량은 주변 환경을 인식하여, 안전하게 주행해야 합니다. 입체 영상 인식은 자율 주행 차량이 주변 물체의 거리, 크기, 방향 등을 정확하게 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다.의료 영상 분석: 의료 영상 분석은..

Stereoscopic 3D: A Journey Through Time and Technology1. History (역사) 스테레오스코픽 3D, 또는 S3D는 19세기에 기원을 두고 있습니다. 각 눈을 위한 두 개의 약간 다른 이미지를 결합하여 입체적인 환상을 만드는 개념은 처음에 스테레오스코프를 통해 실현되었습니다. 이 기술은 수년에 걸쳐 발전하여 3D 영화와 텔레비전의 발달로 이어졌습니다. 2. Initial Work Process (초기 작업 과정)S3D 콘텐츠를 만드는 초기 과정은 두 가지 다른 각도에서 장면을 촬영하거나 특수 카메라를 사용하는 것을 포함했습니다. 이 이미지나 비디오는 그 후 깊이의 환상을 만들어내기 위해 정렬되고 표시되었습니다. 3. Works by Early Years (초창..

Separable 3D Convolutional Neural Network S3D CNNS3D CNN은 Separable 3D Convolutional Neural Network의 약자입니다. 3차원 컨볼루션 신경망의 한 종류로, 공간 및 시간 정보를 모두 학습할 수 있습니다. 이것도 줄여서 S3D 라고 하는데 Stereoscopic 3D 와는 한차원 다른 용어입니다. S3D CNN은 다음과 같은 장점이 있습니다.공간 및 시간 정보를 모두 학습할 수 있어, 입체 영상의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.컨볼루션 연산을 분리하여 연산량을 줄일 수 있습니다.학습 속도가 빠릅니다.2D CNN과 3D CNN을 결합하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.S3D CNN은 다음과 같은 분야에서 사용됩니다.입체 영상 인식동..

3D? CG? 이 두 용어가 흔히 같은 맥락에서 사용이 되는 듯합니다.일단 어떤 용어인지 알아봅니다.  3D (Three Dimensional)3D(삼차원) 기술은 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 이를 위한 전문적인 프로그램들이 많이 사용됩니다. 아래에 3D의 주요 응용 분야와 관련 프로그램들에 대해 자세히 설명드리겠습니다.영화 및 애니메이션: 3D 기술은 영화에서 사실적인 특수 효과, 캐릭터, 배경 등을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 애니메이션 분야에서는 3D 캐릭터 모델링과 애니메이션을 제작하는 데 사용됩니다. Autodesk Maya, Blender, Cinema 4D 등이 이 분야에서 널리 사용되는 프로그램입니다.비디오 게임 개발: 게임 산업에서 3D는 게임 내 캐릭터, 환경, 텍스처 등..