Visão Computacional

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)
    • tambem foi seguido partes do slide[1]
  • Harris corners and related ideas
• 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
• OpenCV, VXL, SIP: bibliotecas de visao computacional em C/C++ e Scilab, respectivamente.

Labs

Download dos Labs

Todo material dos trabalhos (imagens, pdfs, etc) pode ser baixado e atualizado pelo Git [2]:

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

Lab1: Processamento ponto a ponto

• Enunciado
• As imagens necessarias estao no repositorio Git[3]
• Data de entrega: quarta-feira 13/Nov/2013 ate a meia-noite. Atrasos serao aceitos porem somente com reducao na nota.

Lab2: Detecção de múltiplas retas e circulos

• Enunciado
• As imagens necessarias estao no repositorio Git[4]
• Data de entrega: terca-feira 3/Dez/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
  • Sugiro: 01, 04, dentre outros