Strojové vidění a zpracování obrazu
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
BI-SVZ | Z,ZK | 5 | 2P+2C | česky |
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra aplikované matematiky
- Anotace:
-
Kamerové systémy se stávají běžnou součástí života tím, že jsou všeobecně dostupné. S tímto fenoménem souvisí i potřeba obrazové informace zpracovávat a vyhodnocovat. Předmět seznamuje studenty s různými druhy kamerových systémů a s řadou metod pro zpracování obrazu a videa. Předmět je orientován na praktické využití kamerových systémů pro řešení úloh z praxe, se kterými se mohou absolventi setkat.
- Požadavky:
-
https://courses.fit.cvut.cz/BI-SVZ/classification/index.html
- Osnova přednášek:
-
1. Strojové vidění a fyzikální principy
2. Druhy senzorů a optika
3. Kamerový systém a zpracování obrazu
4. Obraz jako matice
5. Perspektiva a geometrie obrazu
6. Předzpracování obrazu - Transformace a korekce
7. Předzpracování obrazu - Morfologie a tvarové charakteristiky
8. Předzpracování obrazu - Filtrace v prostorové a frekvenční oblasti
9. Segmentace obrazu - Hranové
10. Segmentace obrazu - Houghova transformace a plošné segmentace
11. Rozpoznávání snímků, detekce objektů, moderní trendy
12. Moderní trendy rozpoznávání obrazu
- Osnova cvičení:
-
1. Seznámení s nástroji
2. Práce s kamerami a základy zpracování obrazu
3. Vady optiky, kalibrace kamery
4. Segmentace obrazu
5. Využití světel
6. Perspektiva obrazu
7. Práce s hloubkovou kamerou
8. Řádkové kamery
9. Techniky transformace
10. Pespektiva obrazu, 360° objektivy
11. Základy měření s termokamerou
12. Klasifikace obrazu, detekce objektů
- Cíle studia:
-
Student si má z předmětu odnést:
- schopnost reagovat na vágně zadanou poptávku po strojovém vidění v praxi
- znalosti, které mu umožní pochopit problém z pohledu strojového vidění a navrhnout vhodnou snímací soustavu včetně kamery, objektivu a osvětlení s cílem zisku ideálních obrazových dat pro další zpracování
- teoretické znalosti o přehledu algoritmů použitelných s nejmenším možným úsilím na svoje získaná ideální data s cílem vyřešení úlohy
- praktické znalosti s použitím implementací těchto algoritmů v jazyce Python na reálná data
- Studijní materiály:
-
[1] McAndrew A., Computational Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2. vydání, 2016
[2] Sundararajan D., Digital Image Processing: A Signal Processing and Algorithmic Approach, Springer, 2017
[3] Birchfield S., Image Processing and Analysis, Cengage Learning, 2016
[4] Acharya T., Ray A. K., Image Processing: Principles and Applications, Wiley, 2005
[5] Burger W., Burge M. J., Principles of Digital Image Processing: Fundamental Techniques, Springer-Verlag, 2009
- Poznámka:
-
Informace o předmětu a výukové materiály naleznete na https://courses.fit.cvut.cz/BI-SVZ/
- Další informace:
- https://courses.fit.cvut.cz/BI-SVZ/
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Bc. program Informatika, pro fázi studia bez oboru, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Bezpečnost a informační technologie, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Teoretická informatika, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Počítačové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Informační systémy a management, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Softwarové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Webové inženýrství, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Webové a softwarové inženýrství, zaměření Počítačová grafika, 2015-2020 (volitelný předmět)
- Bc. obor Znalostní inženýrství, 2018-2020 (volitelný předmět)