컴퓨터 비전을 활용한 셀프 호스팅 피트니스 트래커 구축기

작성자의 기술적 도전과 결과물에 대해 긍정적인 반응이 많으며, 특히 멀티뷰 동기화와 캘리브레이션 문제에 대한 깊은 공감이 형성되었다.

• 카메라를 90도 회전하여 설치할 경우 캘리브레이션 소프트웨어와의 호환성 문제를 사전에 체크해야 한다.
• 정밀한 동기화가 필요한 경우 Basler와 같은 산업용 카메라 사용을 권장한다.

RTMPose

— MMPose 프로젝트의 일부로 개발된 실시간 고정밀 포즈 추정 모델이다. 133개의 키포인트를 감지하여 신체, 얼굴, 손의 움직임을 세밀하게 파악하며, 운동 자세의 정확도를 평가하는 기초 데이터를 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다.

MotionAGFormer

— 2D 포즈 시퀀스를 입력받아 3D 포즈로 변환하는 트랜스포머 기반 모델이다. 멀티뷰 데이터가 부족한 상황에서도 시간적 맥락을 활용해 깊이 정보를 추론하며, 2D 카메라 영상만으로 입체적인 운동 궤적을 분석할 수 있게 한다.

샤루코 보드(Charuco Board)

— 체스판 패턴과 ArUco 마커를 결합한 카메라 캘리브레이션 도구이다. 일부가 가려진 상태에서도 정확한 카메라 파라미터를 추출할 수 있어, 멀티뷰 시스템에서 여러 카메라의 좌표계를 하나로 통합하는 데 필수적이다.

3D 재구성(3D Reconstruction)

— 2D 이미지 정보를 바탕으로 객체의 3D 기하학적 구조를 복원하는 기술이다. 여러 각도의 카메라 뷰를 통합하여 사용자의 입체적인 운동 자세를 생성하며, 평면 영상에서 놓칠 수 있는 자세의 불균형이나 깊이 문제를 파악하게 해준다.

삼각측량(Triangulation)

— 두 개 이상의 카메라 뷰에서 동일한 점의 2D 좌표를 이용해 3D 공간상의 위치를 계산하는 기법이다. 각 카메라의 광학적 중심과 이미지 평면상의 점을 잇는 직선들의 교점을 찾아내며, 멀티뷰 포즈 추정 시스템의 정확도를 결정짓는 수학적 기초가 된다.