Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB

Записаться на обучение

Описание курса

Курс дает и развивает практические навыки к решению основных задач компьютерного зрения.

Рассматриваемые темы:

Импорт, отображение и аннотирование изображений и видео
Обнаружение, выделение и сопоставление признаков объекта
Автоматическое выравнивание изображений с использованием геометрических преобразований
Обнаружение объектов на изображениях и видео
Отслеживание объектов и оценка их движения на видео
Корректировка искажения объектива на изображениях
Измерения планарных объектов
Работа с облаками точек
Восстановление трёхмерной сцены на основе двух или нескольких изображений

Предварительная подготовка

Курс «Основы работы в MATLAB» или схожая подготовка
Курс «Обработка изображений в MATLAB и базовые знания в области обработки изображений и компьютерного зрения

Связанные продукты

Image Processing Toolbox
Computer Vision System Toolbox

Длительность

2 дня

Программа курса

Импорт, визуализация и аннотирование видео
Цель: Импортировать видео в MATLAB, аннотировать и визуализировать его. Особое внимание уделяется использованию системных объектов для выполнения многократных вычислений в кадрах видео.
Импорт и отображение видеофайлов
Выделение объектов с помощью маркеров и прямоугольных рамок
Объединение и наложение двух изображений
Осуществление многократных вычислений в кадрах видео

Обнаружение, выделение и сопоставление признаков
Цель: Использовать детекторы углов и блобов для обнаружения локальных признаков на изображении. Выделить и сопоставить признаки двух изображений. Использовать совпавшие признаки для автоматического выравнивания и склейки изображений.
Обнаружение и выделение признаков на изображении
Сопоставление признаков
Оценка требуемого геометрического преобразования между изображениями
Выравнивание и склейка изображений

Обнаружение объектов
Цель: Обучить детектор для гибкого обнаружения объектов. Обнаружить движущийся объект используя детектора переднего плана.
Маркировка объектов на обучающих изображениях
Обучение и использование каскадного детектора
Использование детектора переднего плана для обнаружения объектов

Оценка движения
Цель: Оценка направления и скорости движения на последовательности кадров.
Понимание восприятия движения на изображениях
Оценка движения с использованием block matcher
Оценка движения методами оптического потока

Слежение
Цель: Слежение за одним или несколькими объектами и оценка их траектории. Предсказание положения движущегося объекта, скрывающегося за препятствием.
Слежение с использованием гистограммы значений пикселей
Слежение за точками с point tracker
Предсказание положения объекта с помощью фильтра Калмана
Слежение за множественными объектами

Калибровка камеры
Цель: Убрать искажения объектива на изображениях. Определить размер планарных объектов.
Оценка внутренних, внешних параметров камеры, а также искажений объектива
Визуализация ошибки калибровки
Корректировка искажения объектива
Определение размеров планарных объектов в реальных единицах измерений

Облака точек
Цель: Обработать данные, хранящиеся в виде облака точек. Импортировать, визуализировать и обработать облако точек.
Импорт и визуализация облака точек
Удаление выбросов из облака точек
Регистрация нескольких облаков точек
Приближение облака точек геометрической фигурой

Восстановление 3D сцены
Цель: Создать трёхмерную реконструкцию сцены при помощи стереокамеры или изображений, полученных с движущейся камеры.
Реконструкция сцены по двум или более изображениям
Реконструкция сцены с использованием откалиброванной стереокамеры
Выделение информации о глубине из стереоизображений