3D počítačové vidění - NPGR001
Anglický název: 3D Computer Vision
Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2019
Semestr: zimní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: zimní s.:2/2 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Další informace: http://people.ciirc.cvut.cz/~hlavac/teaching/MFFUK-NPGR001/Zima2017/
Garant: prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc.
Třída: Informatika Bc.
Informatika Mgr. - volitelný
Kategorizace předmětu: Informatika > Počítačová grafika a geometrie
Neslučitelnost : NPGR040
Záměnnost : NPGR040
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Poslední úprava: doc. RNDr. Pavel Töpfer, CSc. (23.01.2019)
Předmět seznámí s metodami trojrozměrného (3D) počítačového vidění. Nejdříve ve třech přednáškách shrneme potřebné pojmy z digitálního zpracování/analýzy obrazu. Navážeme popisem jedné (intenzitní, RGB) kamery a související geometrií. Naučíme se použít dvě a více kamer pro zjišťování hloubky ve scéně a 3D rekonstrukci. Přidáme další hloubkové senzorické modality, a to lidary, radary, sonary. Vysvětlíme, jak sdružovat informaci z různorodých senzorů. Metody budeme prakticky ilustrovat na úlohách spojených se samořiditelnými auty.
Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc. (24.05.2019)

Zápočet ze cvičení. Ústní zkouška. Čas na přípravu dle potřeby. Jeden řádný a dva opravné termíny. Součástí zkoušky není programování.

Literatura -
Poslední úprava: doc. RNDr. Pavel Töpfer, CSc. (21.01.2019)

Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine vision, 4th edition, Cengage Learning, Inc , 2015. Asi deset kopií je k dispozici v knihovně Centra strojového vnímání, katedry kybernetiky FEL.

Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Application, Springer, Berlin, 2010. 812 p. The book draft is freely available for download

Hartley R., Zisserman A: Multiple View Geometry in Computer Vision, Second edition, Cambridge University Press, March 2004. The downloadable draft.

Sylabus -
Poslední úprava: doc. RNDr. Pavel Töpfer, CSc. (21.01.2019)

1. Přehled digitálního zpracování obrazu (vlastnosti digitálního obrazu, jasové a geometrické transformace, předzpracování, detekce hran a zájmových bodů/oblastí).

2. Objekty v obraze, nutnost interpretace, segmentace objektů.

3. 3D počítačové vidění, cíle a aplikace, přehled předmětu. Praktická optika. Radiální zkreslení.

4. Kamera, projekční matice a její rozklad.

5. Geometrie pro popis tuhého tělesa ve 3D. Projektivní transformace.

6. Geometrie jedné perspektivní kamery. Kalibrace jedné kamery.

7. Geometrie dvou kamer, epipolární omezení, fundamentální matice. Geometrie více kamer.

8. Esenciální matice a její rozklad. 7-bodový algoritmus pro odhad fundamentální matice, 5-bodový algoritmus pro odhad esenciální matice.

9. Úloha korespondence a její řešení.

10. Rekonstrukce 3D scény z několika pohledů. Úloha Tvar z pohybu (shape from motion).

11. Další algoritmy pro 3D rekonstrukci, optimalizace náhodným vzorkováním (RANSAC), vyrovnání svazku (bundle adjustment).

12. Hloubkové senzory (lidar, radar, sonar, kamery se strukturovaným světlem)

13. Fúze informace z různých hloubkových senzorů.

14. Praktická aplikace v samořiditelném autě.