Анализ изображений и видео, часть 1
Санкт-Петербург, осень 2016
Описание
Курс познакомит слушателей с основными практическими задачами и методами в области анализа изображений и видео. Первая часть курса является во многом вводной. Мы начнем со знакомства с OpenCV, разбора классических алгоритмов пространственной и частотной обработки изображений (сглаживание изображений, повышение резкости, выделение контуров, и т.д.), попробуем с помощью этих нехитрых идей описать изображение таким образом, чтобы это было удобно для решения текущей задачи.
Курс состоит из лекций, практических занятий и семинаров, на которых можно будет подробнее углубиться в понравившиеся темы и обсудить их с коллегами.
Отчетность по курсу:
В течение курса студентам будут предложены:
1) Пять домашних заданий, каждое стоимостью 30 баллов.
4) Финальный теоретический тест стоимостью 60 баллов.
5) 6 мини-тестов по результатам прошедших лекций, каждый стоимостью 5 баллов.
Итого теоретический максимум составляет 240 баллов
Для получения зачета необходимо набрать не менее 50% всех баллов (что, как легко подметить, эквивалентно 120 баллам). Точная оценка будет определяться путем кластеризации результатов студентов (набравших не менее 50%, разумеется) алгоритмом k-means при k=3 либо k=2, если это будет выглядеть целесообразнее.
Правила курса:
Мягкие дедлайны объявляются за неделю до жестких. Задания присланые до мягкого дедлайна мы проверям, даем фидбэк, и у вас есть шанс исправить 1 раз до жесткого дедлайна. Причем, после жесткого дедлайна исправления не принимаются совсем и проверяться не будут. Взамен мы обязуемся проверять присланные вовремя домашние задания в течение недели после дедлайна.
Домашние задания, присланные после жесткого дедлайна, получают результирующий коэффициент 2/3 и будут проверяться неизвестно когда.
Мы допускаем и понимаем, что у студентов могут случиться различные непростые обстоятельства, которые не позволят уложиться в срок. Поэтому у каждого студента есть 5 дней, на которые он может отодвинуть какой-либо дедлайн (или несколько, единственное требование -- сумма сдвигов не должна превышать 5). Чтобы воспользоваться данной опцией, необходимо отправить письмо (написать вконтакте, отправить телеграмму и т.п.) одному из преподавателей. Гарантия относительно проверки в течение недели в этом случае сохраняется.
Связь с преподавателем вк:
Почта:
Телеграм
@aleksartaman (+7-921-184-57-82)
Преподаватели
Список лекций
Поговорим о том, что будем изучать на курсе, о том, как сдавать домашние задания и как будет проходить финальный экзамен.
Зрение человека и цифровое представление изображений
- Зрительное восприятие человека
- Модели цвета
- Цифровые изображения
Изображение, как двумерный сигнал.
- Теорема о свертке
- Сглаживающие фильтры
- Фильтры повышения резкости
Семинар.
- Ирина Шквиро -- opencv core
- Александр Сухочев -- numpy
- Антон Мордберг -- продвинутые инстументы удаления шума.
- Владимир Назаренко -- dft.
Семанитический анализ изображения
- Выдеение связных компонент
- Выделение краев
- Математическая морфология
Морфология
Гистограммы и моменты