${message}

Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB

Цель курса

Этот двудневный курс нацелен на обучение методам решения основных задач компьютерного зрения. Примеры и упражнения курса демонстрируют функционал MATLAB® и программного пакета Computer Vision System Toolbox.

Рассматриваемые темы: 

  • Импорт, отображение и аннотирование изображений и видео
  • Обнаружение, выделение и сопоставление признаков объекта
  • Автоматическое выравнивание изображений с использованием геометрических преобразований
  • Обнаружение объектов на изображениях и видео
  • Отслеживание объектов и оценка их движения на видео
  • Корректировка искажения объектива на изображениях
  • Измерения плоских объектов

Предварительная подготовка

Курс MATLAB для профессионалов или схожая подготовка. Курс Обработка изображений в MATLAB и базовые знания в области обработки изображений и компьютерного зрения.

Программа курса

Импорт, визуализация и аннотирование видео

Цель: Импортировать видео в MATLAB, аннотировать и визуализировать его. Особое внимание уделяется использованию системных объектов для выполнения многократных вычислений в кадрах видео.

  • Импорт и отображение видеофайлов
  • Выделение объектов с помощью маркеров и прямоугольных рамок
  • Объединение и наложение двух изображений
  • Осуществление многократных вычислений в кадрах видео

Обнаружение, выделение и сопоставление признаков

Цель: Использовать детекторы углов и блобов для обнаружения локальных признаков на изображении. Выделить и сопоставить признаки двух изображений. Использовать совпавшие признаки для автоматического выравнивания и склейки изображений.

  • Обнаружение и выделение признаков на изображении
  • Сопоставление признаков
  • Оценка требуемого геометрического преобразования между изображениями
  • Выравнивание и склейка изображений

Обнаружение объектов

Цель: Обнаружить объект на изображении с помощью шаблона. Обучить детектор для гибкого обнаружения. Обнаружить движущийся объект используя детектор переднего плана.

  • Обнаружение объекта путём сравнения с шаблоном
  • Маркировка искомых объектов на последовательности обучающих изображений
  • Обучение и использование каскадного детектора
  • Использование детектора переднего плана для обнаружения объектов

Слежение за объектом и оценка движения

Цель: Оценить движение на изображении используя различные метода, такие как оптический поток. Слежение за одним или несколькими объектами и оценка их траектории. Предсказание положения движущегося объекта, скрывающегося за препятствием.

  • Оценка движения с использованием block matcher и оптического потока
  • Слежение за объектом с использованием гистограммы значений пикселей
  • Предсказание положения объекта с помощью фильтра Калмана
  • Слежение за несколькими объектами

Калибровка камеры

Цель: Убрать искажения объектива на изображениях. Определить размер плоских объектов.

  • Оценка внутренних, внешних параметров камеры, а также искажений объектива
  • Визуализация ошибки калибровки
  • Корректировка искажения объектива
  • Определение размеров плоских объектов в реальных единицах измерений
Поделиться

Код тренинга

MLCV
*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля

${message}