Strojové vidění a zpracování obrazu

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 - Filtrace v prostorové a frekvenční oblasti

8. Segmentace obrazu - Hranové

9. Segmentace obrazu - Plošné

10. Předzpracování obrazu - Morfologie a tvarové charakteristiky

11. Zpracování videa

12. Rozpoznávání snímků, detekce objektů, moderní trendy

13. Moderní trendy rozpoznávání obrazu.

Osnova cvičení:

1. Úvodní cvičení, seznámení s nástroji

2. Práce v Jupyter notebooku

3. Vady optiky, kalibrace kamery

4. Základy segmentace

5. Pokročilejší techniky segmentace

6. Perspektiva obrazu

7. Pespektiva obrazu, 360° objektivy

8. Práce s hloubkovou kamerou

9. Klasifikace obrazu, detekce objektů

10. Základy měření s termokamerou

11. Řádkové kamery

12. Konzultace k praktické zkoušce

Cíle studia:

Cílem předmětu je seznámit studenty s kompletní problematikou aplikací strojového vidění od teoretických základů, přes využívání kamerového HW, optiky a osvětlení až po vytvoření vlastních algoritmů zpracování obrazu s cílem uplatnění úlohy v reálné praxi.

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:

Další informace:

https://courses.fit.cvut.cz/BI-SVZ/

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Mgr. specializace Počítačová bezpečnost, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Návrh a programování vestavných systémů, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Počítačové systémy a sítě, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Manažerská informatika, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Softwarové inženýrství, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Systémové programování, verze od 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Webové inženýrství, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Znalostní inženýrství, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. specializace Teoretická informatika, 2020 (volitelný předmět)
• Mgr. program, pro fázi studia bez specializace, ver. pro roky 2020 a vyšší (volitelný předmět)
• Bc. specializace Informační bezpečnost, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Manažerská informatika, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Počítačová grafika, 2021 (PS, volitelný předmět)
• Bc. specializace Počítačové inženýrství, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. program, pro fázi studia bez specializace, 2021 (VO)
• Bc. specializace Webové inženýrství, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Umělá inteligence, 2021 (povinně volitelný předmět, volitelný předmět)
• Bc. specializace Teoretická informatika, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Softwarové inženýrství, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Počítačové systémy a virtualizace, 2021 (volitelný předmět)
• Bc. specializace Počítačové sítě a Internet, 2021 (volitelný předmět)
• Study plan for Ukrainian refugees (volitelný předmět)