Bevezetés a számítógépes látásba

Órák a 2022/23 tavaszi félévben:

• Kedd 10.15-11.45  Grafika Labor (2.219)

 

Előadások fóliái

• 1. diasor
• 2. diasor
• 3. diasor
• 4. diasor

Vizsga (szóbeli) teljesítéséhez szükséges írásos anyagok

• QR dekompozíció
• 3d-s ponthalmazok regisztrációja

Vizsgaalkalmak:

• később

Vizsgatételek

1. Optimális és kevésbé optimális sík- és egyenes illesztéses algoritmusok.
2. Robusztus becslés: RANSAC algoritmus.
3. Multi-modell illesztés.
4. Kameramodellek: perspektív kamera, gyengén perspektív kamera, merőleges vetítés.
5. Perspektív kamera kalibrációja ismert térbeli alakzat esetén. Projekciós mátrix becslése és felbontása
6. Perspektív kamera kalibrációja sakktábla segítségével.
7. Homográfia. Panorámakép készítése homográfia segítségével.
8. Homográfia becslése.
9. Esszenciális és fundamentális mátrix fogalma, levezetése. Rektifikáció.
10. Fundamentális és esszenciális mátrix becslése. Esszenciális mátrix felbontása
11. Mélységbecslés (trianguláció) kalibrált sztereó képpárok esetében.
12. Rekonstrukció merőleges vetítés és gyenge perspektív kamera feltételezésével (Tomasi-Kanade faktorizáció).
13. Rekonstrukció 3D-s ponthalmazok összefûzésével. Átfedő ponthalmazok regisztrációja.
14. Rekonstrukció pontosítása kötegbehangolással (bundle adjustment).
15. Rekonstrukció hardveres támogatással. Szkennelés strukturált fény segítségével. Projektor kalibrálása.

Egyéb segédanyagok, óravázlatok

• Matematikai alapok
  • Mátrixmûveletek
  • Lagrange-multiplikátoros optimalizálás
  • Túlhatározott lineáris egyenletrendszerek optimális megoldása
  • Főkomponens analízis, szinguláris értékek szerinti felbontás
  • QR dekompozíció
  • Numerikus optimalizálás
  • Robusztus becslési módszerek
• Rekonstrukciós módszerek áttekintése
• 3d-s ponthalmazok regisztrációja
• Optika alapjai
• Kameramodellek
• Projektív kamera kalibrációja
• Homográfia
• Vizuális burok algoritmus (angol)
• Masírozó kockák – Marching cube algoritmus (Wikipedia – angol)
• Lézeres és projektoros szkennelés
• Mintaillesztés különbség és korreláció alapú módszerekkel (angol)
• Sarokdetektálás és Lucas-Kanade pontkövetés
• TomasiKanade faktorizáció
• Projektív geometria alapjai
• Mélységbecslés
  • Lineáris módszerrel
• Kótegelt behangolás (bundle adjustment)
• Rekonstruált objektumok vizualizációja
• X3D

Saját példák

• Valós és virtuális mozgás keverése (animált GIF, 33MByte!)
• Objektum rekonstrukció Input Output

Profi példák

• Valós és virtuális mozgás keverése

Elérhetőség

Hajder Levente
ELTE IK, Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék, 2.704-es szoba.