Háromdimenziós Számítógépes Látás

Órák a 2022/23. tavaszi félévben:

  • Előadás: hétfőként 17.45-19.15   0.412 Rényi Alfréd-terem
  • Gyakorlat: keddenként 19.30-21.00 Grafika-labor (2-219)
    • Első óra kivételesen (fakultatív): március 3. 9.00 ELTE Déli épület, Duna felöli bejárat előtt a parkolóban.

Teams csoporthoz legkésőbb a második héten mindenki kap meghívót, akinek gondja van, a hajder@inf.elte.hu címen legyen szíves jelezni!

A tárgy oktatói:

Előadások fóliái

A félév menetrendje:

HétElőadásGyakorlat
1. (Feb. 27.)BevezetésELTECar and ELTEKart
2. (Márc. 6.)Túlhatározott lineáris rendszerekGUI for OpenCV
3. (Márc. 13.)Lagrange-multiplikátorAffin transzformációk
4. (Márc 20.)Optimális egyenes- és síkillesztés Pontfelhő megjelenítés
5. (Márc 27.)RANSAC: Robusztus modellilelsztés.Gömb- és hengerillesztés
6. (Ápr. 3.)Kameramodellek, Homográfia-becslés, projektív mátrix becsléseHomográfia becslése
8. (Árp. 17.)Homográfia-becslés, projektív mátrix becsléseHomográfia becslése
9. (Ápr. 24.)Sztereó látás alapjaiProjektív mátrix becslése
11. (Máj. 8. )Kamera kalibrációKamera kalibráció
12 (Máj. 15)Stereo VisionSztereó rekonstrukció
13 (Máj. 22,)Síkmozgás (sztereo) 3D ponthalmazok regisztrációja3D ponthalmazok regisztrációja.

Vizsgaalkalmak

  • május 30.
  • június 5.
  • június 12.
  • június 26.
  • július 3.
  • július 14.

A vizsgák helye a tanszéki szoba (2.704); a vizsgák 10.00-kor kezdődnek, kivéve július 3-át, amikor délután 3.00-kor, és július 14-ét, amikor 2.00-kor kezdődik a szóbeli vizsga.

Vizsga teljesítéséhez szükséges írásos anyagok

Gyakorlatok anyagai

Vizsgakérdések

  1. Becsléselmélet alapjai: nevezetes gradiensek; homogén és inhomogén túlhatározott lineáris egyenletrendszerek megoldása. SVD algoritmus.
  2. Síkok és egyenesek illesztése pontfelhőre. Optimális illesztés.
  3. Robusztus illesztés: RANSAC algoritmus. Multi-model illesztés
  4. Kameramodellek: perspektív kamera, gyengén perspektív kamera, merőleges vetítés.
  5. Perspektív kamera kalibrációja ismert térbeli alakzat esetén. Projekciós mátrix becslése és felbontása
  6. Perspektív kamera kalibrációja sakktábla segítségével.
  7. Homográfia. Panorámakép készítése homográfia segítségével.
  8. Homográfia becslése.
  9. Esszenciális és fundamentális mátrix fogalma, levezetése. Rektifikáció.
  10. Fundamentális és esszenciális mátrix becslése. Esszenciális mátrix felbontása
  11. Mélységbecslés (trianguláció) kalibrált sztereó képpárok esetében.
  12. Rekonstrukció merőleges vetítés és gyenge perspektív kamera feltételezésével (Tomasi-Kanade faktorizáció).
  13. Rekonstrukció 3D-s ponthalmazok összefûzésével. Átfedő ponthalmazok optimális regisztrációja.
  14. Rekonstrukció pontosítása kötegbehangolással (bundle adjustment).
  15. Rekonstrukció hardveres támogatással: szkennelés strukturált fény vagy lézer segítségével.

Beadandók bemutatása

  • május 26. 14.00 (Teams)
  • június 2. 14.00 (Teams)
  • június 9. 14.00 (Teams)
  • június 26. 10.00 (vizsgán)
  • június 30. 14.00 (Teams)
  • július 14. 14.00 (vizsgán)

Tárgy érdemjegye

Vizsga teljesítése: beadandó feladatok (100%) + szóbeli vizsga (100%) + bónusz pontok (~20%, a gyakorlatokon szerezhető)

Az elégséges feltétele, hogy beadandókból és a szóbeli vizsgán is a 40%-ot el kell érni!

Végső osztályzat:

  • Jeles (5): 170%-
  • Jó (4): 140-169%
  • Közepes (3): 110-139%
  • Elégséges (2): 80-109%
  • Elégtelen (1): 0-79%

Egyéb segédanyagok, óravázlatok

Saját példák

Profi példák

Elérhetőség

Hajder Levente
ELTE IK, Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék, 2.704-es szoba.