Prednášky

  • 17.09: 01 Úvod – Úvod do počítačového videnia.
  • 24.09: 02 Binárny obraz a morfológia – Farebný, šedotónový, binárny obraz. Prahovanie, histogram, vyhladzovanie histogramu. Matematická morfológia.
  • 01.10: 03 Šum a konvolúcia Šum, odstraňovanie šumu,diffusion model (generovanie obrázkov). Filtrovanie, konvolúcia, indoor positioning – grid a konvolúcia.
  • 08.10: bez prednášky
  • 15.10: 04 Transformácie – Filtrovanie vo frekvenčnej oblasti, Fourierová tranformácia, konvolučná veta, sínusoida, vzorkovanie, aliasing. Metóda najmenších štvorcov, RANSAC. Hough transformácia na nájdenie čiar a kruhov.
  • 22.10: 05 Detekcia hrán – Detekcia hrán, gradient, laplacian, Cannyho hranový detektor, detekcia rohov.
  • 29.10: 06 Segmentácia a rozpoznávanie – Segmentácia obrazu a rozpoznávanie. Klastrovanie (k­‑means, meanshift). Grabcut. Detekcia tváre, Haar features.
  • 05.11: 07 Príznaky – Príznaky. Blob detekcia. SIFT detektor a deskriptor. Bag of visual words. Geometrické transformácie.
  • 12.11: bez prednášky
  • 19.11: bez prednášky  (rezerva ak niečo predtým odpadlo)
  • 26.11: 08 Moderné CV – Multimodal input, Visual embedding, image retrieval, moderné detektory – yolo, active learning, self-supervised learning (dino), SAM, CLIP, pose estimation
  • 03.12: 09 Tracking – Sledovanie objektu na sekvencií obrázkov, mixture of gaussians, template matching, tracking – SOT vs. MOT, tracking-by-detection, SORT, Kalman filter.
  • 10.12: 10 3D – Vznik obrazu – dierková kamera. Projekcia z 3D do 2D, vonkajšia a vnútorná matica, kalibrácia kamery, epipolárna geometria, hĺbka obrazu. Structure from Motion.
  • 17.12: bez prednášky  (možno predtermín)

1. Úvod do počítačového videnia

2. Farebný, šedotónový, binárny obraz. Prahovanie, histogram, vyhladzovanie histogramu. Matematická morfológia.

Tento obsah je pokrytý v skriptách (okrem vyhladzovania histogramu – to bolo na cvičeniach aj s príkladmi).

3. Šum, odstraňovanie šumu, diffusion model (generovanie obrázkov). Filtrovanie, konvolúcia, indoor positioning – grid a konvolúcia.

Tento obsah nie je v skriptách. Slajdy sú len pomocné k prednáške. Indoor lokalizácia je bonusový obsah. Pre šum a konvolúciu odporúčam pozrieť na zoznam literatúry. 

4. Filtrovanie vo frekvenčnej oblasti. Hough transformácia.

Obsah nemám pokrytý v skriptách. Ide o viacero osobitných tém. 

5. Detekcia hrán, gradient, laplacian, Cannyho hranový detektor, detekcia rohov.

Úvod o hranách a gradient je pokrytý v skriptách. Materiály k tejto téme sú najlepšie vo  First Principle (viac v zozname literatúry).