Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Trojrozměrné počítačové vidění

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
B4M33TDV Z,ZK 6 2P+2C česky
Vztahy:
Předmět B4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4M33TDV (vztah je symetrický)
Podmínkou zápisu na předmět B4M33TDV je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM
Předmět B4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět AE4M33TDV (vztah je symetrický)
Předmět B4M33TDV může být splněn v zastoupení předmětem BE4M33TDV
Předmět B4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4M33TDV (vztah je symetrický)
Garant předmětu:
Radim Šára
Přednášející:
Radim Šára
Cvičící:
Martin Matoušek, Jaroslav Moravec, Radim Šára
Předmět zajišťuje:
katedra kybernetiky
Anotace:

Předmět seznamuje s technikami rekonstrukce trojrozměrné scény z optických obrazů. Student bude vybaven takovým porozuměním těmto technikám a jejich podstatě, aby byl schopen samostatně realizovat různé varianty jednoduchých systémů pro rekonstrukci trojdimenzionálních objektů ze souboru obrazů či videa, pro doplnění virtuálních objektů do videa, případně pro určení vlastní trajektorie pohybu na základě posloupnosti obrazů. Důraz je kladen na algoritmické aspekty. Ve cvičeních bude student postupně budovat základ systému pro rekonstrukci 3D objektu ze souboru obrazů a aplikuje ho na výpočet virtuálního 3D modelu objektu dle vlastního výběru.

Požadavky:

Základní geometrie ve 2D a 3D, vektorová algebra, lineární algebra, základní metody optimalizace spojitých funkcí, základy bayesovského modelování, elementární schopnost programovat v Pythonu nebo Matlabu.

Detailní aktuální informace o běžícím předmětu, včetně detailů o vstupních požadavcích na https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/tdv/start

Osnova přednášek:

1. 3D počítačové vidění, jeho cíle a aplikace, obsah předmětu.

2. Základní geometrie bodů a přímek, homografie.

3. Model perspektivní kamery, dekompozice projekční matice, střed promítání.

4. Optická osa, optický paprsek a rovina. Hlavní bod, úběžník a úběžnice, dvojpoměr.

5. Kalibrace kamery z úběžníku, resekce kamery ze šesti bodů, kritické konfigurace pro resekci.

6. Problém externí orientace kamery, problém relativní orientace, epipolární geometrie, epipolární podmínka.

7. Dekompozice esenciální matice. Sedmibodový algoritmus pro odhad fundamentální matice a pětibodový algoritmus pro odhad esenciální matice.

8. Triangulace bodů v prostoru minimalizací algebraické chyby, reprojekční chyba, korekce Sampsonovy chyby.

9. Lokální optimalizace Sampsonovy chyby, odvození robustní chyby marginalizací pravděpodobnostního modelu.

10. Robustní optimalizace geometrických problémů, MH sampler, RANSAC.

11. Rekonstrukce systému více kamer.

12. Metoda vyrovnání svazku, minimální reprezentace, úvod do stereovidění.

13. Epipolární narovnání obrazů, podmínka zákrytu.

14. Párovací tabulka, Marroquinův hladový algoritmus, algoritmus maximální věrohodnosti, podmínka uspořádání, porovnání párovacích algoritmů.

Osnova cvičení:

1. Úvod do cvičení, specifikace semestrového projektu, instrukce k volbě objektu vhodného pro 3D rekonstrukci, ke snímání obrazů a ke kalibraci kamery.

2. Počítačové procvičení geometrických výpočtů s body a přímkami v rovině.

3. Procvičení geometrického popisu perspektivní kamery. Robustní odhad přímky v rovnině metodou maximální věrohodnosti.

4. Výpočet řídkých korespondencí pomocí WBS párovače.

5. Počítačové cvičení na odhadování korespondencí ze dvou homografií v páru obrazů.

6. Kalibrace orientací a poloh množiny kamer.

7. Semestrální test.

8. Rekonstrukce řídkého mraku bodů.

9. Optimalizace odhadů poloh bodů a kamer metodou vyrovnání svazku.

10. Epipolární rektifikace a husté stereopárování. Rekonstrukce hustého mraku bodů.

11. Rekonstrukce povrchu ve 3D.

12. Prezentace a odevzdání výsledných modelů.

Cíle studia:

Získat konceptuální a praktickou znalost základních metod 3D počítačového vidění.

Studijní materiály:

R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry. 2nd ed. Cambridge

University Press 2003.

Poznámka:
Další informace:
https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/tdv/start
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
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
Po
Út
místnost KN:E-112
Šára R.
12:45–14:15
(přednášková par. 1)
Karlovo nám.
Cvičebna Vyčichlova
místnost KN:E-311
Matoušek M.
Moravec J.

14:30–16:00
(přednášková par. 1
paralelka 102)

Karlovo nám.
Lab K311
místnost KN:E-310
Matoušek M.
Moravec J.

16:15–17:45
(přednášková par. 1
paralelka 103)

Karlovo nám.
Lab K310 Linux
St
Čt

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 14. 6. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4684606.html