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:

Алексей

Почта:

aleksartamonov@gmail.com

Телеграм

@aleksartaman (+7-921-184-57-82)

Преподаватели

Список лекций

Введение в анализ изображений

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
Image Processing 1 + Семинар

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.
Image Processing 2

Семанитический анализ изображения

  • Выдеение связных компонент
  • Выделение краев
  • Математическая морфология
Глобальные признаки 1

Гистограммы и моменты