Komplexpraktikum Computer Vision SS 16

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Angeboten in den Modulen:

INF-04-KP, INF-MA-PR, INF-VERT2, IST-05-KP, MINF-04-KP-FG1

Sommersemester 2016

In diesem Komplexpraktikum werden Anwendungsprobleme der Computer Vision mit Methoden aus der aktuellen Literatur gelöst und/oder unterstützende Beiträge zu Forschung und Lehre unserer Professur geleistet.

Das Praktikum kann wahlweise im Umfang von 4 oder 8 SWS durchgeführt werden; in der Regel in Gruppen mit abgegrenzten Teilaufgaben.
Abgabe: Praktikumsbericht (was, wie, Ergebnisse, Code) + informelle Präsentation

erster Termin: Di, 05.April 2016, 3.DS, 11:10, Raum APB 2025, folgende Termine nach Absprache

Leitung: Themenabhängig

Einschreibung: über jExam

Maximale Teilnehmerzahl: 12

Themen::


Performance of a trivial superpixel algorithm (Holger Heidrich):

In exercise 1 of our last Computer Vision 1 course we developed a simple superpixel algorithm. Nevertheless this algo has two advantages: it guarantees a certain maximal color deviation and it is fast. In this project we like to know how this algorithm behaves in terms of the usual superpixel metrics. See the paper Entropy Rate Superpixel Segmentation for these.

Basis: C++, OpenCV
Single person project, 4 SWS, Can be extended to 8 SWS by e.g. including features for the superpixels, application to stereo, modifications of the algo (running mean color, …), …


Automatische Erzeugung von Orthofotos (Holger Heidrich):

Orthofotos erlauben einen ‘senkrechten Blick’ – üblicherweise auf eine Landschaft. In diesem Fall interessieren wir uns aber auch für andere Objekte und zwar solche, die sich wiederholende Strukturen beinhalten. Beispiele wären Häuserfassaden, Zäune, Tierkolonien, …
Diese sollten nach einer geeigneten zweidimensionalen projektiven Abbildung (Homographie) charakterische Wiederholungslängen haben (Fensterabstand, Zaunsäulenabstand).
Mit einer Detektion der Frequenzverteilung im Fourierspektrum soll eine solche Homographie gefunden werden.

Basis: C++, OpenCV


Procam + Kinect Kalibrierungstool (Wolfgang Büschel (Interactive Media Lab) + Holger Heidrich):

Entwicklung eines eigenständigen Kalibrierungstools mit intuitiver GUI um eine Procam-Einheit (Beamer+ Kinect) mit zusätzlicher Kinect (für User-Tracking) im 3D Raum zu kalibrieren. siehe auch pdf

Basis: C++ oder C#, OpenCV


terrestrial photogrammetry with a handheld camera (Holger Heidrich):

(Structure from Motion Photogrammetry)

(Too short) Explanation:
We take pictures of a landscape, rectify pairwise images that contain sufficiently large overlapping areas, run a stereo reconstruction algorithm, and stitch the results together. With additional calibration points (e.g. a vertical meter) we are (theoretically) able to calibrate our map.

Basis: C++, OpenCV