UIN3057 Počítačové vidění

Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
léto 2023
Rozsah
2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Jiří Blahuta, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Martinů, Ph.D. (cvičící)
Garance
Ing. Jiří Blahuta, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
Rozvrh
Po 9:45–11:20 LEI
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
UIN3057/A: Po 16:25–18:00 LEI, J. Martinů
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět seznamuje posluchače s metodami počítačového vidění, především v robotice. Praktické úlohy jsou implementovány na robotech Koala.
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++)
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
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
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 1994, léto 1995, léto 1996, léto 1997, léto 1998, léto 1999, léto 2000, léto 2001, léto 2002, léto 2003, léto 2004, léto 2005, léto 2006, léto 2007, léto 2008, léto 2009, léto 2010, léto 2011, léto 2012, léto 2013, léto 2014, léto 2015, léto 2016, léto 2017, léto 2018, léto 2019, léto 2020, léto 2021, léto 2022, léto 2024, léto 2025.