Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
INFORMATICA ORD. 2014

Elaborazione di dati tridimensionali

9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 72 0 0 102

Periodo

AnnoPeriodo
II anno1 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Italiano

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
01/10/201523/01/2016

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteDiscipline informaticheING-INF/059


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. MENEGATTI EMANUELEING-IND/05Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI

Altri Docenti

Non previsti

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste

Bollettino

Nessuno

Lo studente acquisirà competenza sui seguenti argomenti: - geometria proiettiva - algoritmi di elaborazione di immagini e dati 3D - sistemi di visione artificiale per computer e per robot: dall'acquisizione delle immagini all'estrazione delle informazioni 2D e 3D - libreria OpenCV (Open Computer Vision) per l’analisi di immagini 2D - libreria PCL (Point Cloud Library) per l'analisi di nuvole di punti tridimensionali - programmazione in C++ Inoltre, lo studente dovrà imparare a: - gestire un progetto software realizzato in un piccolo team di lavoro - presentare il proprio progetto evidenziandone l'innovatività ed i punti di forza.

Lezioni frontali e lezioni di laboratorio informatico sull'uso delle librerie OpenCV, e PCL. Nelle lezioni frontali verranno presentati i fondamenti della disciplina, mentre nelle lezioni di laboratorio si guiderà lo studente nell'apprendimento di una corretta programmazione in C++ e nell'uso delle librerie.

Il corso tratterà argomenti correlati all'analisi di dati tridimensionali. Saranno introdotti elementi di geometria proiettiva e trasformazioni geometriche e relativi invarianti. Saranno trattati problemi fondamentali della visione artificiale e della grafica quali la modellazione e la descrizione geometrica degli oggetti mediante opportune strutture dati e algoritmi. Programma dettagliato: - Introduzione al corso - Sensori di luce e colore - Filtraggio di immagini - Rappresentazione delle immagini in frequenza - Il modello pin-hole della telecamera - Telecamere e geometria proiettiva - Calibrazione di una telecamera - Visione stereoscopica - Edge detection - Trasformata di Hough: lineare, circolare e generalizzata - Clustering e segmentazione - Sensori di profondità e telecamere 3D - Tracking di persone da dati RGB-D Laboratorio di programmazione: - OpenCV: strutture dati, GUI e laboratorio di programmazione. Prime applicazioni software: calibrazione e segmentazione basata sul colore - Point Cloud Library (PCL): strutture dati, visualizzazione e laboratorio di programmazione. Sviluppo di semplici applicazioni software: calcolo di keypoint e feature, allineamento di point cloud, riconoscimento e stima della posa di oggetti.

Implementazione di due moduli software in C++ da svolgere a casa durante il corso (uno con libreria OpenCV, uno con libreria PCL) e corrispondenti relazioni scritte. Progetto pratico finale con stesura di una relazione e creazione di un applicativo software completo, da realizzare in gruppi di 2-3 persone.

La valutazione della preparazione dello studente si baserà sulla comprensione degli argomenti svolti, sulla qualità dell’implementazione software dei due homework e del progetto finale, nonché sulla qualità della relazioni scritte. Anche la modalità di presentazione del lavoro svolto influirà sulla valutazione finale.

Forsyth, D.A. and Ponce, J., Computer Vision: A Modern Approach. : Pearson Education Inc, 2011 R. Hartley, A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision. : Cambridge University Press, 2004

Nel sito Moodle del corso saranno resi disponibili le slide usate a lezione, alcuni articoli scientifici di approfondimento ed eventuale materiale necessario allo svolgimento dei progetti software.