ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

# Geometry of Computer Vision and Graphics

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BE4M33GVG Z,ZK 6 2P+2C
Korekvizita:
Předmět nesmí být zapsán současně s:
Geometrie počítačového vidění a grafiky (A4M33GVG)
Geometry of Computer Vision and Graphics (AE4M33GVG)
Geometrie počítačového vidění a grafiky (B4M33GVG)
Geometrie počítačového vidění a grafiky (A4M33GVG)
Geometry of Computer Vision and Graphics (AE4M33GVG)
Geometrie počítačového vidění a grafiky (B4M33GVG)
Přednášející:
Tomáš Pajdla (gar.), Martin Matoušek
Cvičící:
Tomáš Pajdla (gar.), Martin Matoušek, Michal Polic
Předmět zajišťuje:
katedra kybernetiky
Anotace:

We will explain fundamentals of image and space geometry including Euclidean, affine and projective geometry, the model of a perspective camera, image transformations induced by camera motion, and image normalization for object recognition. The theory will be demonstrated on practical task of creating mosaics from images, measuring the geometry of objects by a camera, and reconstructing geometrical properties of objects from their projections. We will build on linear algebra and optimization and lay down foundation for other subjects such as computational geometry, computer vision, computer graphics, digital image processing and recognition of objects in images.

A standard course in Linear Algebra

Osnova přednášek:

1. Geometry of computer vision and graphics and how to study it.

2. Linear and affine spaces.

3. Position and its representation.

4. Mathematical model for perspective camera.

5. Perspective camera calibration and pose computatation.

6. Homography.

7. Invariance and covariant constructions.

8. Projective plane, ideal points and ideal line, vanishing points and horizon.

9. Camera calibration from vanishing points and from planar homography.

10. Projective space. Points, lines, planes.

11. Angle and distace in the projective space.

12. Auticalibration of perspective camera.

13. Epipolar geometry.

14. 3D reconstruction from images.

Osnova cvičení:

1 Introduction, a-test

2-4 Linear algebra and optimization tools for computing with geometrical objects

5-6 Cameras in affine space - assignment I

7-8 Geometry of objects and cameras in projective space - assignment II

9-10 Principles of randomized algorithms - assignment III.

11-14 Randomized algorithms for computing scene geometry - assignment IV.

Cíle studia:

The goal is to present the theoretical background for modelling of perspective cameras and solving tasks of measurement in images and scene reconstruction.

Studijní materiály:

[1] P. Ptak. Introduction to Linear Algebra. Vydavatelstvi CVUT, Praha, 2007.

[2] E. Krajnik. Maticovy pocet. Skriptum. Vydavatelstvi CVUT, Praha, 2000.

[3] R. Hartley, A.Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision.

Cambridge University Press, 2000.

[4] M. Mortenson. Mathematics for Computer Graphics Applications. Industrial Press. 1999

Poznámka:
Další informace:
https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/gvg/start
Rozvrh na zimní semestr 2019/2020:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2019/2020:
 06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00 místnost KN:E-126Pajdla T.Matoušek M.12:45–14:15(přednášková par. 1)Karlovo nám.Trnkova posluchárna K5místnost KN:E-23014:30–16:00(přednášková par. 1paralelka 101)Karlovo nám.Laboratoř PCmístnost KN:E-230Matoušek M.Polic M.16:15–17:45(přednášková par. 1paralelka 102)Karlovo nám.Laboratoř PC
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 31. 5. 2020
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4684306.html