Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- mag:cv [2024/03/04 19:33] – eugeneai
+++ mag:cv [2024/03/04 20:19] (current) – [Презентации курса] eugeneai
@@ Line 2: / Line 2: @@
 [[https://etu.ru/sveden/files/RP22-567MatematicheskieMetodyRaspoznavaniyaObrazov.pdf|Рабочая программа]]
+Рассматриваются основные задачи, модели, методы и алгоритмы в области компьютерного зрения. Описывается процесс формирования цифрового изображения. Излагаются основные задачи компьютерного зрения. Рассматривается математическая модель проективной камеры, элементы геометрической оптики (обобщенные координаты, перспективные преобразования, радиальная и тангенциальная дисторсия, внешняя и внутренняя калибровка). Описываются геометрические свойства нескольких изображений, эпиполярная геометрия, фундаментальная и существенные матрицы, задача полного стерео. Описываются методы построения карты глубин, ее связанность, методы сегментации и кластеризации, применение теории графов. Рассматривается задача трекинга объектов, поиск и описание особых точек в изображениях, нахождения оптического потока. Рассматриваются основные методы кодирования изображений и видеоинформации, 3Dизображения. В ходе изучения демонстрируется реализация основных алгоритмов компьютерного зрения с использованием библиотек OpenCV.
+===== Презентации курса =====
+  - Введение {{mag:1._введение.pptx}}
+  - Зрение. Цвет. Обработка изображений {{mag:2._зрение._цвет._обработка_изображений.pptx}}
+  - Простой анализ изображений {{mag:3._простой_анализ_изображений.pptx}}
+  - Сопоставление изображений {{mag:4._сопоставление_изображений.pptx}}
+  - Сложный анализ изображений {{mag:5._сложный_анализ_изображений.pptx}}
+  - Классификация изображений {{mag:6._классификация_изображений.pptx}}
+  - Big data и видео {{mag:7._big_data_и_видео.pptx}}
+===== Контрольные вопросы =====
+. История развития фотографических технологий и компьютерного зрения
+. Цвет. Восприятие цвета. Цветовые модели
+. Способы определения баланса белого
+. Цветовая коррекция изображений. Гистограмма
+. Шум. Способы подавления шума
+. Свертка. Области ее применения.
+. Детекторы краев и их способы применения
+. Бинаризация изображений. Математическая морфология
+. Способы выделения связанных компонент и их геометрические признаки
+. Локальные особенности. Детектор Харриса
+. Локальные особенности. Детектор «блобов»
+. Дескрипторы изображений. SIFT
+. Поиск геометрических примитивов. Метод Ransac
+. Поиск геометрических примитивов. Преобразование Хафа
+. Виды классификации. Переобучение
+. Метод «мешок слов»
+. Детектор Виола-Джонса
+. Большие коллекции данных. Способы применения
+. Обработка видео со статичным фоном
+. Обработка видео с динамическим фоном
+. «Подарочный» вопрос
+===== Отчетность =====
+Разработать программу анализа изображения на основе [[https://github.com/facebookresearch/segment-anything|SegmentAny]] (или производных проектов) - перечислить и выделить графически распознанные области.
+Структура программы должна включать:
+  - Загрузку изображения/изображений из файла/директории.
+  - Реализовывать предварительные преобразования.
+  - Запуск SegmentAny - модуля, сохранение в промежуточное представление (например, в Picle-файл).
+  - Перечислить распознанные области (текст).
+  - Построить изображение (контурное или закрашенное/подсвеченное) из распознанных кусков.
+Мой проект на эту тему (Очерчивание контуров береговых линий) [[|будет здесь]].