mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Osnove računalniškega vida

Za Osnove računalniškega vida še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Osnove računalniškega vida: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

5 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja30 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo90 ur

Vsebina

  1. Uvod: osnovni pojmi in terminologija.
  2. Kamere: kamera na luknjico, model CCD kamere, tehnologije za zajem slik, parametri kamere in kalibracija.
  3. Filtriranje in izboljšava slik: odstranjevanje šuma, izboljšava kontrasta, detektorji robov, zgledi.
  4. Segmentacija: segmentacija z modelnim prileganjem, prileganje linij (Houghova transformacija), robustnost postopkov, ujemanje šablon v 2D prostoru.
  5. Sledenje gibanja: model zaporedja slik in gibanja, slika razlik in sledenje, optični pretok in sledenje, predikcijsko-korekcijska shema, Kalmanov filter, primer: sledenje vozilom.
  6. Registracija slik: toga registracija slik, Procrustesov problem, mere podobnosti, transformiranje slike in interpolacija, iskanje optimuma in problemi.
  7. Geometrija več pogledov: dva pogleda, trije pogledi, stereo pogled, fuzija pogledov, uporaba več kamer.
  8. Detektiranje in razpoznavanje objektov z globokimi nevronskimi mrežami: osnovni koncepti globokih nevronskih mrež (umetni nevron, aktivacijske funkcije, osnovne arhitekture); osnovno razumevanje postopka učenja nevronskih mrež (funkcija izgube, optimizacijski algoritmi, epohe); uporaba prednaučenih modelov in prenosno učenje; pregled sodobnih arhitektur za detekcijo in razpoznavanje objektov.

Ocenjevanje

Laboratorijsko delo 50 %, Pisni izpit 50 %

Pogoji za vključitev

Ni pogojev.

Literatura

  • D. A. Forsyth, J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach, Pearson Education International, Upper Saddle River, 2003.
  • S. E. Umbaugh: Computer Imaging: Digital Image Analysis and Processing, CRC Press, Boca Raton, 2005.
  • L. Shapiro, G. Stockman: Computer Vision, Prentice Hall, New Jersey, 2001.
  • E. Trucco, A. Vierri: Introductory Techniques for 3D Computer Vision, Prentice Hall, New Jersey, 1998.
  • M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle: Image processing, analysis and machine vision, četrta izdaja, CENGAGE Learning, London, 2015.

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.