CompVis14 — различия между версиями

Версия 22:20, 16 декабря 2014

Преподаватель: Александр Вахитов (alex@divisionlabs.com)

Лекции

Линейные фильтры Файл:Linfilters.pdf

Фурье и дискретизация Файл:Fourier sampling.pdf

Детекция особенностей Файл:Feature detection.pdf

Геометрия [1]

Машинное обучение Файл:Ml.pdf

Домашнее задание 1

Необходимо определить местонахождение текста на изображении, то есть построить изображение, в котором пиксель равен 255, если этот пиксель занят текстом, и 0 - если не занят. Детектировать текст необходимо с помощью оператора Лапласа, предварительно смазав изображение оператором Гаусса. Параметры операторов подобрать наилучшим подходящим для задачи образом. Выполнять задание на Python с использованием OpenCV (http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-in-windows).

• Картинка с текстом: Media:Text.bmp.zip

Домашнее задание 2

По бинарному изображению, являющемуся результатом задания 1, с помощью морфологических операций dilate, erode получить бинарные компонеты связности, соответствующие отдельным словам текста. Отрисовать объемлющие прямоугольники для каждой полученной бинарной компоненты связности.

Домашнее задание 3

Выполнить фильтр высоких частот (т.е. выделить высокие частоты, удалить низкие) с изображения (http://se.math.spbu.ru/SE/Members/avakhitov/mandril.bmp). Для этого выполнить преобразование Фурье изображения, обнулить необходимые его элементы и выполнить обратное преобразование. Применить к тому же самому изображению оператор Лапласа. Срок: 20.12.14 Срок: 20.12.14

Домашнее задание 4

Изображение из задания 3. Сдетектировать особенные точки методом SIFT, затем повернуть изображение на 45 градусов, уменьшить в 2 раза, снова сдетектировать точки и выполнить сопоставление (matching) с использованием flann. Посчитать процент точек первого изображения, верно сопоставленных. Для этого вычислить правильные сопоставления по известным трансформациям картинки. Срок: 20.12.14

Домашнее задание 5

На видео (Ettlinger Tor, http://i21www.ira.uka.de/image_sequences/) сдетектировать точки детектором Харриса и отследить пирамидальным методом Лукаса-Канаде, используя OpenCV реализации этих методов. Сдетектировать точки детектором FaST и также отследить Лукасом-Канаде. Срок: 20.12.14