Семинар CVisionLab "Camera calibration & Stereovision"

Описание

О чём семинар

Приходилось ли вам по фото восстанавливать размер, формы объектов или расстояния до них? Мир буквально захвачен нейросетями, которые используются в подобных целях, но и классическое компьютерное зрение пока рано списывать со счетов.

На прошлом семинаре мы рассмотрели задачу 3d-реконструкции объектов с помощью нейронных сетей. В качестве одной из связанных задач упоминали построение карты глубины по картинке. На этом семинаре мы продолжим логическую цепочку и расскажем о классических методах построения глубины с помощью стереопары: поговорим о стереозрении и о настройках алгоритмов для повышения их точности и скорости.

Как узнать, насколько далеко от камеры был объект, запечатлённый на фотографии? Сколько для этого нужно камер? Какие предварительные расчёты нужно сделать, чтобы волшебство совершилось? От чего будет зависеть качество и скорость алгоритмов? Что под капотом OpenCV и можно ли получить что-то лучше? Как настроить функции OpenCV, о которых не пишут в туториалах?

Познакомим вас с пайплайном и методами расчёта 3D-координат объектов окружающего мира, а также расскажем о математических и инженерных основах калибровки камер, стереопар, и работе с картами диспаритетов и глубин.

Кому будет полезно

  • всем, кого интересует магия стереозрения;
  • робототехникам, работающим с задачами локальной навигации и компьютерного зрения;
  • разработчикам, которые сталкивались с задачами калибровки камер, построения карт глубин и восстановления формы объектов;
  • новичкам в Computer Vision;
  • разработчикам, которым хочется расширить кругозор в решении подобных задач.

Условия участия

Участникам желательно иметь базовые знания о машинном обучении и компьютерном зрении.

Это Youtube-трансляция внутреннего семинара CVisionLab. Регистрация участников доступна в TimePad по ссылке. За час до семинара мы вышлем ссылку для доступа. Если по какой-то причине ссылка вам не пришла, напишите сообщение организатору ([email protected]).

Участники (0)