About the Course (О курсе)
The course is devoted to the usage of computer vision libraries like OpenCV in 2d image processing. The course includes sections of image filtering and thresholding, edge/corner/interest point detection, local and global descriptors, video tracking
(Курс посвящён использованию библиотек компьютерного зрения, таких как OpenCV, для обработки 2D-изображений. В рамках курса рассматриваются методы фильтрации и пороговой обработки изображений, обнаружения границ, углов и ключевых точек, локальные и глобальные дескрипторы, а также технологии отслеживания объектов в видео)
Course Objectives (Цели курса)
01
Learning the main algorithms of traditional image processing (Изучение основных алгоритмов традиционной обработки изображений)
02
Thorough understanding of benefits and limitations of traditional image processing (Глубокое понимание преимуществ и ограничений традиционной обработки изображений)
03
Mastering programming skills of image processing with computer vision libraries (Освоение навыков программирования для обработки изображений с использованием библиотек компьютерного зрения)
Learning Outcomes (Вы научитесь)
1. Apply image binarization techniques (Применять методы бинаризации изображений)
2. Create panoramas with image stitching (Создавать панорамы с помощью сшивания изображений)
3. Detect objects with the Viola-Jones method (Обнаруживать объекты методом Виолы — Джонса)
4. Solve content-based image retrieval tasks (Решать задачи поиска изображений по содержанию)
Course Syllabus (Программа курса)
Week 1. 2D image processing overview (Неделя 1. Обзор обработки 2D-изображений)
Week 2. Basic operations of 2D image processing (Неделя 2. Базовые операции обработки 2D-изображений)
Week 3. Local (spatial) image filtering (Неделя 3. Локальная (пространственная) фильтрация изображений)
Week 4. Final project (Неделя 4. Итоговый проект)
Teachers (Преподаватели)
Senior Lecturer: Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science
Professor Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science
Guest lecturer: Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science
Guest Lecturer: Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science
Prerequisites (Входные требования)
To master the discipline, students must possess the following courses: mathematics for computer vision, object-oriented programming (Для освоения дисциплины студентам необходимо владеть знаниями по следующим направлениям: математика для компьютерного зрения, объектно-ориентированное программирование)
Learning Activities (Формат обучения)
Lectures (Лекции)
Online (Онлайн)
Low-Stakes Assignments (Промежуточные задания)
Tests (Тесты)
High-Stakes Assignments (Итоговый контроль)
Final project (Проект)