FPF:UINA357 Computer Vision - Informace o předmětu
UINA357 Computer Vision
Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavěléto 2023
- Rozsah
- 2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. Ing. Petr Čermák, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Petr Čermák, Ph.D. (cvičící) - Garance
- Ing. Jiří Blahuta, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Computer Science and Technology (program FPF, N1801 Inf)
- Computer Science (program FPF, CompSci-np)
- Cíle předmětu
- Computer Vision is a course which is closely related with robotics and image analysis. The course is focused on successful analysis of input image followed by desired reaction. During the course are discussed practical applications of the mostly used computer vision algorithms in C#, C++ and also in MATLAB with Image Processing Toolbox.
- Osnova
- Počítačové vidění je (nejen) předmět úzce propojený s robotikou. Jde o zvládnutí analýzy obrazového vstupu a následné reakce. V předmětu jsou probírány praktické aplikace nejpoužívanějších algoritmů z daného oboru. :
1. Předzpracování obrazů. Náplň cvičení a ukázky kódů:
a. převod barevného obrazu na šedotónový (C#)
b. ukázka různých filtrů pomocí konvoluce (detekce hran, vylepšení hran, rozmazání, zaostření, reliéf) (C#)
2. Segmentace a příznakové rozpoznání. Náplň cvičení a ukázky kódů:
a. dekompozice čtyřstromem (C#)
b. globální prahování (C#)
c. hledání přímky (C#)
3. Zpětná stereoprojekce, model kamery, případ dvou kamer, absolutní kalibrace a rekonstrukce, relativní kalibrace a
rekonstrukce
4. Analýza obrazů proměnných v čase diskrétní Kalmanův filtr
5. Sledování objektů v obrazech získaných pohybující se kamerou
6. Analýza pohybu, rozdílové metody
7. Estimace modelu prostředí
8. Optický tok. Náplň cvičení a ukázky kódů:
a. Lucas - Kanade algoritmus pro sledování pohybu (Matlab)
9. Detekce významných bodů v obraze. Náplň cvičení a ukázky kódů:
a. porovnání metod SURF/SIFT (C++)
- Počítačové vidění je (nejen) předmět úzce propojený s robotikou. Jde o zvládnutí analýzy obrazového vstupu a následné reakce. V předmětu jsou probírány praktické aplikace nejpoužívanějších algoritmů z daného oboru. :
- Literatura
- povinná literatura
- Haralick Shapiro. Computer vision. New York. info
- SOJKA, E. Zpracování digitálního obrazu. 2000. ISBN 80-7078-746-5. info
- HARALICK, R. M. , SHAPIRO, L. G. Computer and Robot Vision. New York, 1992. info
- doporučená literatura
- Čermák, P., Blahuta, J., Martinu, J. Počítačové vidění. Opava, 2013. URL info
- SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. Berlin, 2010. info
- DOUGHERTY, G. Digital Image Processing for Medical Applications. Oxford, 2009. ISBN 978-0521860857. info
- ŽÁRA, Jiří, SOCHOR, Jiří, FELKEL, Petr, BENEŠ, Bedřich. Moderní počítačová grafika. Brno, 2005. ISBN 978-80-2510-454-5. info
- SCHLESINGER, M.I., HLAVÁČ, V. Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. Praha, 1999. info
- ŠONKA, M., HLAVÁČ, V., BOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Boston, 1998. info
- PRATT, W. K. Digital Image Processing, Second Edition. New York, 1991. info
- Výukové metody
- Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu - Metody hodnocení
- Zkouška
- Vyučovací jazyk
- Angličtina
- Informace učitele
- * 75% návštěvnost přednášek a cvičení
* test ve cvičení max 30 bodů
* implementace vybraných metod počítačového vidění na konkretním robotu max 30 bodů, 10 bodů dokumentace
* 40 bodů zkouška
podmínka splnění 50% z každé části
- Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (léto 2023, nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/leto2023/UINA357