Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Geometry of Computer Vision and Graphics

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BE4M33GVG Z,ZK 6 2P+2C anglicky
Vztahy:
Předmět BE4M33GVG může při kontrole studijních plánů nahradit předmět AE4M33GVG
Předmět BE4M33GVG může při kontrole studijních plánů nahradit předmět A4M33GVG
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět AE4M33GVG (vztah je symetrický)
Předmět BE4M33GVG může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B4M33GVG
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33GVG (vztah je symetrický)
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M33GVG (vztah je symetrický)
Podmínkou zápisu na předmět BE4M33GVG je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M33GVG (vztah je symetrický)
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět AE4M33GVG (vztah je symetrický)
Předmět BE4M33GVG nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33GVG (vztah je symetrický)
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
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.

Požadavky:

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
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 10. 10. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4684306.html