Počítačové vidění

• 26 hod. přednášky
• 26 hod. projekty

Studenti se seznámí s principy a metodami počítačového vidění. Naučí se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámí se i s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučí se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.

Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.

Seznámit se s principy a metodami počítačového vidění. Naučit se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámit se s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučit se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.

Nejsou žádné prerekvizity.

• Žára, J., kol.: Počítačová grafika-principy a algoritmy, Grada, 1992, ISBN 80-85623-00-5
• Forsyth, D. A., Ponce, J.: Computer Vision A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, USA, 2003, ISBN 0-13-085198-1

• Horn, B.K.P.: Robot Vision, McGraw-Hill, 1988, ISBN 0-07-030349-5
• Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, Grada, 1993, ISBN 80-85424-67-3 
• Russ, J.C.: The IMAGE PROCESSING Handbook, CRC Press, 1995, ISBN 0-8493-2532-3
• Bass, M.: Handbook of Optics, McGraw-Hill, New York, USA, 1995, ISBN 0-07-047740-X

1. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod.pdf\">Úvod, motivace, základní principy, aplikace (Demonstrační <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_face_direction.avi\">video1, <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_lpr_unicam_sk01_divx.avi\">video2, <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_output_all.avi\">video3, <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_pokus.avi\">video4, <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_video.avi\">video5, <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-Uvod_video.transformed.avi\">video6)
2. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_02_segmentace_obrazu.pdf\">Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (Španěl)
3. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_03_textury.pdf\">Analýza a extrakce příznaků z textur (Španěl)
4. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_04_statisticke_rozpoznavani.pdf\">Shlukování, statistické metody (Španěl)
5. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_05_ht_objekty.doc\">Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT (Richter, ÚAMT FEKT) 
6. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/POV-AdaBoost.pdf\">Rozpoznávání objektů metodou AdaBoost
7. 3D metody počítačového vidění, registrace, rekonstrukce (Richter, ÚAMT FEKT)
8. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_06_invariantni_oblasti_obrazu.pdf\">Invariantní oblasti obrazu (Beran)
9. <a href=\"https://www.fit.vutbr.cz/study/courses/POV/private/lectures/pov_08_detekce_a_parametrizace_objektu.pdf\">Detekce a parametrizace objektů v obraze (Potúček)
10. Průmyslové aplikace počítačového vidění
11. Geometrické transformace, RANSAC aplikace (Potúček)
12. Závěr, optimalizace, otevřené problémy počítačového vidění

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Půlsemestrální test, individuální projekt.