Mašinska vizija. Dr Nenad Jovičić tnt.etf.rs/~mv

Similar documents
x y = z Zadaci - procedure

Računarske osnove Interneta (SI3ROI, IR4ROI)

VHDLPrimeri Poglavlje5.doc

Osnove programskog jezika C# Čas 5. Delegati, događaji i interfejsi

Računarska grafika-vežbe. 2 Parametarske krive Bezjeova kriva, Katmul-Rom splajn

Tema 8: Koncepti i teorije relevantne za donošenje odluka (VEŽBE)

VRIJEDNOSTI ATRIBUTA

Vežbe - XII nedelja PHP Doc

Numeričke metode i praktikum

VB komande. Programiranje 1

Variable Neighborhood Descent - VND (Metoda promenljivog spusta)

Računarska grafika-vežbe. 5 JavaFX 3D scena, objekti, kamera, svetlo

Besplatni softverski alati

UPUTSTVO ZA KORIŠĆENJE NOVOG SPINTER WEBMAIL-a

DETERMINATION OF THE CHARACTERISTIC PARAMETERS IN THE GENERAL COLLINEAR SPACES IN THE GENERAL CASE UDC (045)=20

DETERMINATION OF THE CHARACTERISTIC PARAMETERS IN THE SPECIAL COLLINEAR SPACE IN THE GENERAL CASE UDC (045)=111

Svi Java tipovi imaju ekvivalentan tip u jeziku Scala Većina Scala koda se direktno preslikava u odgovarajući Java konstrukt

Uvod u relacione baze podataka

Perspective projection. A. Mantegna, Martyrdom of St. Christopher, c. 1450

CSS CSS. selector { property: value; } 3/20/2018. CSS: Cascading Style Sheets

KLASIFIKACIJA JELENA JOVANOVIĆ. Web:

MAN-522: COMPUTER VISION SET-2 Projections and Camera Calibration

CMPSCI 670: Computer Vision! Image formation. University of Massachusetts, Amherst September 8, 2014 Instructor: Subhransu Maji

pojedinačnom elementu niza se pristupa imeniza[indeks] indeks od 0 do n-1

The n-dimensional Simply Isotropic Space

Računarska grafika-vežbe. 3 JavaFX animacija i interakcija

Case Study Hrvatska pošta: Korisničko iskustvo iz snova. Tomislav Turk Samostalni sistem inženjer, Combis d.o.o. Zagreb,

55:148 Digital Image Processing Chapter 11 3D Vision, Geometry

ANALYSIS OF MAPPING OF GENERAL II DEGREE SURFACES IN COLLINEAR SPACES UDC (045)=111

PITANJA ZA II KOLOKVIJUM KLASE I OBJEKTI

Windows Server 2012, VDI Licenciranje najprodavanijeg servera, što je novo, VDI licenciranje. Office 2013 / Office 365

Binarne hrpe. Strukture podataka i algoritmi VJEŽBE 26. siječnja / 133

Rectification. Dr. Gerhard Roth

Z1. Dati RDF graf predstavljen u JSON-LD sintaksi potrebno je grafički predstaviti u skladu sa RDF notacijom. (5 poena)

b) program deljiv3; uses wincrt; var i:integer; begin i:=3; while i<100 do begin write(i:5); i:=i+3; end; end.

Programiranje III razred

Pinhole Camera Model 10/05/17. Computational Photography Derek Hoiem, University of Illinois

CIS 580, Machine Perception, Spring 2015 Homework 1 Due: :59AM

Camera Models and Image Formation. Srikumar Ramalingam School of Computing University of Utah

Java. Ugnježdeni tipovi IMI PMF KG OOP 09 AKM. najveći deo teksta je preuzet sa slajdova Prof. Dragana Milićeva (ETF Bg) namenjenih pedmetu OOP2

PREDMET. Osnove Java Programiranja. Čas JAVADOC

Camera Model and Calibration

CLOSED-LOOP CONTROL OF SEGMENTED IMAGE QUALITY FOR IMPROVEMENT OF DIGITAL IMAGE PROCESSING UDC 62-52: Danijela Ristić-Durrant, Axel Gräser

Izrada VI laboratorijske vježbe

Učitati cio broj n i štampati njegovu recipročnu vrijednost. Ako je učitan broj 0, štampati 1/0.

Nizovi. Programiranje 1

Projective Geometry and Camera Models

var Form1: TForm1; implementation {$R *.dfm} procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); begin ListBox1.Items.LoadFromFile('d:\brojevi.

Ugradjena promenljiva ans cuva poslednju vrednost koja nije dodeljena ni jednoj promenljivoj >> ans+3

RECTILINEAR GUIDING OF THE COUPLER POINT REALIZED BY SOME FOUR-BAR LINKAGES WITH AN ELASTIC COUPLER UDC Nenad T. Pavlović, Nenad D.

Kada se pokrene forma da bude plave boje. Dugme Crtaj krugove da iscrtava slučajan broj N krugova istog poluprečnika r (1/4 visine forme) čiji su

Image Transformations & Camera Calibration. Mašinska vizija, 2018.

UNIVERZITET U BEOGRADU ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET

Sadržaj. Verzija 03/2017 Primjenjuje se od 20. novembra godine

namespace spojneice { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); }

DD2423 Image Analysis and Computer Vision IMAGE FORMATION. Computational Vision and Active Perception School of Computer Science and Communication

24/03/2018. Deklaracija promenljivih. Inicijalizacija promenljivih. Deklaracija i inicijalizacija promenljivih

KREDITI ZA POLJOPRIVREDNIKE

GUI - događaji (Events) i izuzeci. Bojan Tomić

Introduction to Computer Vision

Aktuelna verzija Matlaba je 7, koja ima dosta poboljšanja u odnosu na prethodne.

Cjenovnik usluga informacionog društva

Aspektno programiranje u Javi. AOP + AspectJ

CS201 Computer Vision Camera Geometry

2. Linijska algoritamska struktura

Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R.

Jorge Salvador Marques, geometric camera model

MERGING POINT CLOUDS FROM MULTIPLE KINECTS. Nishant Rai 13th July, 2016 CARIS Lab University of British Columbia

Camera Models and Image Formation. Srikumar Ramalingam School of Computing University of Utah

Uputstvo za korišćenje logrotate funkcije

The Cloud s Computing Security

Upravljanje sistemom datoteka

Assignment 2 : Projection and Homography

Camera models and calibration

Stereo Observation Models

ECE Digital Image Processing and Introduction to Computer Vision. Outline

Osnove programskog jezika C# Čas 4. Nasledjivanje 2. deo

Image Formation I Chapter 1 (Forsyth&Ponce) Cameras

Camera Model and Calibration. Lecture-12

CIS 580, Machine Perception, Spring 2016 Homework 2 Due: :59AM

Computer Vision Projective Geometry and Calibration. Pinhole cameras

Koncept računarskog sistema

RDF, RDFS i JSON-LD. NIKOLA MILIKIĆ URL: nikola.milikic.info

Numerical Computation

Rigid Body Motion and Image Formation. Jana Kosecka, CS 482

Computer Vision cmput 428/615

Introduction to Homogeneous coordinates

Uputstvo za podešavanje mail klijenta

Objektno orijentisano programiranje. Aleksandra Klašnja-Milićević Marko Marković

Uputstva za instaliranje čitača Datalogic Skorpio u operativnom sistemu Windows 7 i višim POM-NA-XX-46, V3.0

1. RASTERSKI PRIKAZIVAČI

13. siječnja 2017., Slavonski Brod

Lecture 8: Camera Models

Camera model and multiple view geometry

Midterm Examination CS 534: Computational Photography

CSE 252B: Computer Vision II

Image Formation I Chapter 1 (Forsyth&Ponce) Cameras

All human beings desire to know. [...] sight, more than any other senses, gives us knowledge of things and clarifies many differences among them.

Programiranje Programski jezik C. Sadržaj. Datoteke. prof.dr.sc. Ivo Ipšić 2009/2010

Projective Geometry and Camera Models

Transcription:

Mašinska vizija Dr Nenad Jovičić 2017. tnt.etf.rs/~mv

Linearne 2D geometrijske transformacije

2D geometrijske transformacije Pretpostavka: Objekti u 2D prostoru se sastoje iz tačaka i linija. Svaka tačka se definiše parom koordinata X=(x,y) ili se predstavlja vektorom: Geometrijska transformacija: Neka je (A,B) duž između tačaka A i B. Geometrijska transformacija T transformiše duž (A,B) u duž (A,B ) tako da važi A =TA i B =TB

Translacija

Skaliranje

Skaliranje? Kako da skaliram objekat a da mu ne pomerim koordinatni početak?

Rotacija

Rotacija? Kako da rotiram objekat oko proizvoljne tačke?

Matrični zapisa Svaku tačku u 2D prostoru mogu da predstavim kao vektor sa dve koordinate: Kako se vektor koji predstavlja tačku množi sa kvadratnom matricom veličine 2x2?

Transformacije kroz matrice Većina 2D geometrijskih trasformacija može da predstavim kao množenje vektora tačke sa 2x2 kvadratnom matricom:

Primeri Skaliranje Rotacija

Problem! Postoji jedna jednostavna i česta transformacija koja ne može da se predstavi množenjem sa matricom:

Rešenje: Homogene koordinate Mapiranje iz iz R n u Rn+1 Svakoj tački u 2D prostoru koja ima koordinate (x,y) dodeljuje se tačka u 3D prostoru kojoj se dodaje jedna fiktivna koordinata W. Koordinate 2D tačke se uvek mogu dobiti iz homogenih koordinata deljenjem sa trećom koordinatom: Konstanta t je proizvoljna tj. važi: (x,z,1)= (2x,2y,2)= (tx,ty,t).

Geomterijska interpretacija Geometrijski posmatrano par (x,y) definiše duž koja polazi is koordinatnog početka i prolazi kroz tačke (x,z,1), (2x,2y,2),... (tx,ty,t).

Translacija uz pomoć homogenih koordinata Translacija se uz pomoć homogenih koordinata može predstaviti kao množenje:

Rotacija oko proizvoljne ose

Rotacija oko proizvoljne ose

Linearne 2D geometrijske transformacije sa homogenim koordinatama

Translacija

Skaliranje

Rotacija

Euklidska (rigidna) transformacija

Skalirana Euklidska transformacija

Afina transformacija

Projektivna

Rezime

Camera Obscura Camera Obscura, Gemma Frisius, 1558

Model Pinhole kamere image plane y r ( x, y, z) optical axis effective focal length, f z x pinhole r' ( x', y', f ') r' f ' r z x' f ' x z y' f ' y z

Geometrija formiranja slike

Forward projection Model prevođenja tačaka iz 3D sveta na 2D prostor koordinata piksela. Cilj: Svesti sve ove transformacije na matrične operacije.

Backword projekcija Model rekonstrukcije 3D scene na osnovu poznatih 2D koordinata projektovanih tačaka u koordinatnom sistemu kamere. Primer je stereovizija.

Forward projection Rigidne transformacije: translacija+rotacija

Transformacija iz koordinatnog sistema sveta u koordinatni sistem kamere Tačke Pc i Pw predstavljaju istu fizičku tačku ali u različitim koordinatnim sistemima.

Transformacija iz koordinatnog sistema sveta u koordinatni sistem kamere

Matrična forma homogene koordinate Zahvaljujući homogenim koordinatama sve se svodi na množenje matrica.

Matrična forma homogene koordinate

Stereo vizija

Stereo vizija

Forward projection

Osnovna perspektivna projekcija

Gubi se realna dimenzija dubine

Gubi se realna dimenzija dubine

Osnovna perspektivna projekcija Jednačine izvedene na osnovu sličnosti trouglova

Osnovna perspektivna projekcija Jednačine izvedene na osnovu sličnosti trouglova

Osnovna perspektivna projekcija Kako ovo predstaviti u matričnoj formi?

Matrična forma perspektivne projekcije

Forward projection

Intrinsic parametri Opisuju transformaciju iz koordinatnog sistema projektovane slike u koordinatni sistem senzora.

Skaliranje U opštem slučaju pikseli ne moraju da budu kvadratni i u tom slučaju definiše se aspect ratio= s y /s x - -

Ako nije sve idealno Transformacije iz ravni slike u ravan senzora

Zašto nije idealno?

Sve zajedno...

Sve zajedno...