Computer Vision mit MATLAB

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Importieren, Visualisieren und Annotieren von Videos

Ziel: Iteratives Einlesen, Verarbeiten, Annotieren und Anzeigen von Videobildern.

• Importieren und Anzeigen von Videodateien
• Hervorheben von Objekten durch Hinzufügen von Markierungen
• Kombinieren und Überlagern von zwei Bildern
• Durchführen iterativer Berechnungen auf Videobildern mit Hilfe von System-Objekten

Objekterkennung

Ziel: Nutzen von Algorithmen aus dem Bereich Maschinelles Lernen und Deep Learning, um eine komplexe Objekterkennung zu realisieren.

• Markieren von Objekten im Trainingsdatensatz
• Trainieren und Verwenden eines Objektdetektors (Cascade Object Detector)
• Einsetzen eines Deep Learning Objektdetektors

Bewegungsschätzung

Ziel: Berechnen der Richtung und Stärke von Bewegungen in Videosequenzen.

• Verstehen der Bewegungswahrnehmung in Bildern
• Bewegungsschätzung durch Berechnung des optischen Flusses

Tracking

Ziel: Verfolgen von einem und mehreren Objekten und berechnen ihrer Bewegungsbahn. Handhaben von Verdeckungen durch Vorhersage der Objektposition.

• Verfolgen von einem Objekt mit Hilfe des Kalman-Filters
• Verfolgen von mehreren Objekten mit Hilfe des GNN-Trackers

Kamera Kalibrierung

Ziel: Kalibrierung der Kamera, um Verzeichnungen aus Bildern zu entfernen und Objekte in einer Ebene zu vermessen.

• Bestimmen der intrinsischen, extrinsischen und Verzeichnungsparameter einer Kamera
• Visualisieren des Kalibrierungsfehlers
• Entfernen von Verzeichnungen
• Vermessen von planaren Objekten in physikalischen Einheiten