Visão Computacional: mudanças entre as edições

Edição das 01h12min de 9 de novembro de 2013

Esta é a pagina principal do curso de visão computacional de graduacao e pos-graduacao ministrado em 2013/2 no IPRJ/UERJ, de utilidade geral para a formação de programadores de nivel intermediario e avancado para desenvolvimento de software multimídia, aplicativos interativos, dentre outros.

Informacoes gerais

Instrutor: prof. Ricardo Fabbri, Ph.D.
Periodo: 2o. Semestre de 2013, voltado ao 10o. periodo de Engenharia da Computacao
Tercas 2:20pm-4:00pm sala 211 e Quintas 1:20pm-3:10pm, sala 212. Alguns dias no Lab Inf xx

Pre-requisitos

O aluno deverá saber conceitos básicos de programação e conseguir aprender linguagens rapidamente sob demanda durante o curso. Experiência previa com algebra linear e calculo vetorial altamente recomendados.

Software

A linguagem a ser utilizada para aprendizado sera o Scilab, C++, e Pd.

Conteudo aproximado

Introducao, processamento de imagens basico, ajustes, morfologia matematica
Filtros, Transformadas de Fourier, Piramides e Wavelets
Deteccao e Ligacao de bordas e pontos de interesse
Cores e Iluminacao
Reconstrucao 3D e Auto-calibracao esparsa de Cameras
- Geometria de visao estereo bifocal, trifocal e multifocal
Fluxo optico e estimacao de movimento 3D denso e nao-rigido
Reconhecimento, Aprendizado de Maquina, Manifold Learning

Recursos principais

Grupo de discussao: uerj.tk

Bibliografia

Principal 1: Computer Vision, Richard Szeliski, cujo pdf se encontra on-line: http://szeliski.org/Book

Principal 2: Shape Classification and Analysis, 2nd. Ed., Luciano da Fontoura Costa & Roberto Marcondes Cesar Jr.
- Usaremos este livro para muito do material dado em aula

Aulas

Um video sobre aspectos interessantes da tecnologia sera apresentado a cada aula.

Introducao - videos, demos, formato do curso
Aula 2 - conceitos fundamentais e notacao
- inspiring video: http://youtu.be/Oie1ZXWceqM
Equalizacao de Histogramas e Outras Tecnicas de Realce - 10/out/2013
- inspiring video: https://vimeo.com/36239715
Filtragem de Imagens no dominio espacial, parte 1
Filtragem de Imagens no dominio da frequencia, transformada de Fourier, aliasing (pdf|keynote)
- inspiring video: water spiral vs framerate
Morfologia Matematica, Geometria Discreta, Componentes Conexos, Transformadas de Distancia, Esqueletizacao, Diagramas de Voronoi (pdf | keynote) - 16/out/2013
Pontos de Interesse - ate 5/nov/2013
- Notas de aula sobre detector e descritor SIFT (feito `a mao)
- Slides da Brown University foram usados
(Ajuste robusto: RANSAC, Hough Transform, Robust least squares)
Cor e Luz: Fisica, Percepcao, Deteccao

Recursos adicionais

Links

Computer Vision research course at Brown Engineering, 2013 - ENGN 2560
Image Understanding course at Brown Engineering (basic to intermediate level)
- 2013 course http://mesh.brown.edu/engn1610
- 2011 course http://vision.lems.brown.edu/engn161/fall2011
Computer Vision course at Brown Computer Science (basic to intermediate) http://cs.brown.edu/courses/cs143
Curso de Computacao Paralela do IPRJ: incluindo CUDA
Curso de Álgebra Linear Numérica do IPRJ: muitos conceitos úteis para visao computacional e computação gráfica
Curso de Computacao Grafica do IPRJ
Curso de Teoria dos Padroes do IPRJ: aprendizagem de maquina, tecnicas estocasticas, vertente importante de Visao Computacional

Provas

Tarefas

Labs

Download dos Labs

Todo material dos trabalhos (imagens, pdfs, etc) pode ser baixado e atualizado pelo Git [1]:

 git clone https://github.com/rfabbri/vision-course.git

Lab1: Processamento ponto a ponto

Enunciado
As imagens necessarias estao no repositorio Git [2]
Data de entrega: quarta-feira 13/Nov/2013 ate a meia-noite. Atrasos serao aceitos porem somente com reducao na nota.

Instrucoes para Submissao

A solucao deve ser digitada em um relatorio e entregue no formato pdf.
Incluir tambem todo o codigo fonte e dados gerados
Enviar um arquivo zipado com tudo (scripts scilab, relatorio, etc) por email, no formato:

<sobrenome>-<nome>-visao-computacional-lab<numero_lab>.zip

Projetos

Ideia 1: selecionar alguma destas excelentes opcoes: http://vision.lems.brown.edu/content/engn-2560-projects

Criterio de Avaliacao

@@ Linha 41: / Linha 41: @@
 ** inspiring video: https://vimeo.com/36239715
 * Filtragem de Imagens no dominio espacial, parte 1
-* Filtragem de Imagens no dominio da frequencia, transformada de Fourier, aliasing
+* Filtragem de Imagens no dominio da frequencia, transformada de Fourier, aliasing ([http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-fourier-rfabbri.pdf pdf|][http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-fourier-rfabbri.key keynote])
 ** inspiring video: water spiral vs framerate
-* Morfologia Matematica, Geometria Discreta, Componentes Conexos, Transformadas de Distancia, Esqueletizacao, Diagramas de Voronoi ([http://stuff/vision-course/aula-morfologia.pdf pdf] | [http://stuff/vision-course/aula-morfologia.pdf keynote]) - 16/out/2013
+* Morfologia Matematica, Geometria Discreta, Componentes Conexos, Transformadas de Distancia, Esqueletizacao, Diagramas de Voronoi ([http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-morfologia.pdf pdf] | [http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-morfologia.pdf keynote]) - 16/out/2013
 * Pontos de Interesse - ate 5/nov/2013
 ** Notas de aula sobre detector e descritor SIFT (feito `a mao)
 ** Slides da Brown University foram usados
-* Ajuste robusto: RANSAC, Hough Transform, Robust least squares ([http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-matching-and-robust-fitting-hays.pdf pdf])
+* ([http://www.lems.brown.edu/~rfabbri/stuff/vision-course/aula-matching-and-robust-fitting-hays.pdf Ajuste robusto: RANSAC, Hough Transform, Robust least squares])
 * Cor e Luz: Fisica, Percepcao, Deteccao