3D Computer Vision
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
AE4M33TDV | Z,ZK | 6 | 2P+2C | anglicky |
- Vztahy:
- Předmět AE4M33TDV může při kontrole studijních plánů nahradit předmět A4M33TDV
- Předmět AE4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33TDV (vztah je symetrický)
- Předmět AE4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33TDV (vztah je symetrický)
- Předmět AE4M33TDV nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M33TDV (vztah je symetrický)
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra kybernetiky
- Anotace:
-
This course introduces methods and algorithms for 3D geometric scene reconstruction from images. The student will understand these methods and their essence well enough to be able to build variants of simple systems for reconstruction of 3D objects from a set of images or video, for inserting virtual objects to video-signal source, or for computing ego-motion trajectory from a sequence of images. The labs will be hands-on, the student will be gradually building a small functional 3D scene reconstruction system.
Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/AE4M33TDV
- Požadavky:
-
Knowledge equivalent to Geometry for Computer Vision and
Graphics and Computer Vision Methods. ^
^
Detailed up-to-date information on the course at http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a4m33tdv/start
- Osnova přednášek:
-
1. 3D computer vision, goals and applications, the course overview
2. Real perspective camera
3. Calibration of real perspective camera
4. Epipolar geometry
5. Computing camera matrices and 3D points from sparse correspondences
6. Autocalibration
7. Consistent multi-camera reconstruction
8. Optimal scene reconstruction
9. Epipolar image rectification
10. Stereoscopic vision
11. Algorithms for binocular stereoscopic matching, multi-camera
algorithms, carving
12. Shape from shading and contour
13. Shape from texture, defocus, and color
14. Surface reconstruction
- Osnova cvičení:
-
1. Labs introduction and overview, experimental data, entrance test
2. Camera calibration without radial distortion from a known scene
3. Camera calibration with radial distortion from a known scene
4. Computing epipolar geometry from 8 points
5. Computing epipolar geometry from 7 points, RANSAC
6. Constructing projection matrices from epipolar geometry, computing camera motion and scene structure
7. Autocalibration of intrinsic camera parameters
8. Consistent reconstruction of a many-camera system
9. Accuracy improvement by bundle adjustment
10. Time slot to finish all pending assignments
11. Epipolar rectification for stereoscopic vision
12. Stereoscopic matching by dynamic programming
13. 3D point cloud reconstruction
14. 3D sketch reconstruction
- Cíle studia:
-
To master conceptual and practical knowledge of the basic
methods in 3D computer vision.
- Studijní materiály:
-
R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry. 2nd ed. Cambridge
University Press 2003.
Y. Ma, S. Soatto, J. Kosecka, S.S. Sastry. An Invitation to 3D
Vision. Springer 2004.
- Poznámka:
- Další informace:
- http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a4m33tdv/start
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů: