Computer vision
Summary
Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will introduce basic processing techniques and discuss their field of applicability.
Content
Introduction
- History of Computer Vision
- Human vs Machine Vision
- Image formation
Extracting 2D Features
- Contours
- Texture
- Regions
3D Shape Recovery
- From one single image
- From multiple images
Learning Outcomes
By the end of the course, the student must be able to:
- Choose relevant algorithms in specific situations
- Perform simple image-understanding tasks
Teaching methods
Ex cathedra lectures and programming exercises using Python.
Assessment methods
With continuous control
Resources
Bibliography
- R. Szeliski, Computer Vision: Computer Vision: Algorithms and Applications, 2010.
- A. Zisserman and R. Hartley, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2003.
Ressources en bibliothèque
- Computer Vision: Algorithms and Applications / Szeliski
- Multiple View Geometry in Computer Vision / Zisserman
Moodle Link
Dans les plans d'études
- Semestre: Printemps
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
- Matière examinée: Computer vision
- Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
- Semestre: Printemps
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
- Matière examinée: Computer vision
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- Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
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- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
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- Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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- Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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Semaine de référence
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Légendes:
Cours
Exercice, TP
Projet, labo, autre