Opis predmeta
- Uvod
- Cilji računalniškega vida, sorodna področja.
- Smeri razvoja in področja uporabe.
- Nastanek slike
- Osnovne lastnosti digitalnih slik.
- Centralno projekcijski model kamere.
- Kalibracija kamere, direktna linearna transformacija, korekcija distorzije leč.
- Širjenje svetlobe, osnove fotometrije, fotometrična enačba leče.
- Kamere in leče. Tehnike osvetlitve.
- Človeško oko, zaznavanje barv. Predstavitev barv, barvni prostori.
- Analiza slik
- Osnove filtriranja slik. Operacije s histogrami.
- Detekcija robov, detekcija oglišč.
- Houghova transformacija.
- Analiza povezanih komponent.
- Morfološko filtriranje.
- Aktivni modeli krivulj (kače).
- Opis oblike.
- Prostor ločljivosti in slikovne piramide.
- Geometrične transformacije slik, mere podobnosti.
- Registracija slik, prileganje modela, RANSAC.
- Stereo vid
- Osnove stereo vida.
- Stereo primerjanje.
- Modeliranje in kalibriranje stereo sistema, epipolarna geometrija.
- Aktivni stereo, strukturirana osvetlitev.
- Analiza gibanja
- Detekcija gibanja.
- Čas do dotika.
- Optični tok, polje gibanja, polje hitrosti.
- Vizualno sledenje, osnove Kalmanovega filtra.
Predmet učimo na programih
Elektrotehnika 2. stopnja
Cilji in kompetence
Razumevanje osnovnih načel, tehnologij in teorije vidnega zaznavanja v inteligentnih sistemih avtomatike in robotike.
Metode poučevanja in učenja
Na predavanjih so predstavljene teoretične osnove obravnavanih poglavij skupaj s praktičnimi prikazi v jeziku Matlab ali C.
Praktično delo poteka v okviru laboratorijskih vaj. Te so zasnovane v obliki večih nalog, v katerih se študentje postopoma seznanjajo s posameznimi algoritmi računalniškega vida ter jih implementirajo ter preizkusijo. Skupino na vajah sestavljata dva ali trije študentje, rezultati pa so v obliki programske kode v jeziku Matlab. Po vsakem delu vaj študentje predstavijo svoje rezultate asistentu.
Predvideni študijski rezultati
Po uspešno opravljenem predmetu bi naj bili študenti zmožni:
- Pojasniti koncept nastanka slike na senzorju digitalne kamere
- Pojasniti koncept delovanja pogosto uporabljenih algoritmov računalniškega vida.
- Izvesti kalibracijo kamer z orodji, ki se uporabljajo na področju računalniškega vida
- Izbrati ustrezne osnovne algoritme računalniškega vida za izbran problem
- Implementirati zmerno zahtevne algoritme računalniškega vida.
- Izdelati zmerno zahtevne rešitve problemov strojnega vida, ki delujejo v kontroliranih pogojih
Temeljni viri in literatura
- D. Forsyth, J. Ponce, Compuer vision, a modern approach, 2nd ed., Pearson 2012.
- E. Trucco, A. Verri, Introductory techniques for 3-D computer vision, Prentice Hall, 1998.
- Prosojnice iz predavanj (lecture slides), navodila za vaje (lab assignment instructions).
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana