VISION POR COMPUTADOR

Tareas y Proyecto

Las tareas y el proyecto deberán realizarse siguiendo las líneas generales especificadas.

Tarea 1: Construcción de vistas panorámicas tipo "mosaico" (ENTREGA 12/09/13 a las 6:30pm)

Se tiene un conjunto de imágenes tomadas de un paisaje y se debe construir un mosaico a partir de ellas.

A manera de ejemplo si el INPUT:

PanAzucarStream.jpg

El OUTPUT debe ser este:

RioPanoramica.jpg

 

Para esta tarea se usarán fotos tomadas en Guarujá (Brasil). La idea es construir una foto panorámica a partir de ellas.

IMPORTANTE: Las imágenes están a color en un tamaño de 2000x3000 pixeles. Para la tarea construya el mosaico en blanco y negro en un tamaño más pequeño si lo desea. En caso opcional construya el mosaico a color.

Se recomienda usar el toolbox VLFeat y las funciones de Matlab proporcionadas por Toolbox Balu.

Ud. deberá entregar un informe en el que explique cómo resolvió este problema mostrando los pasos intermedios. En un anexo deberá incluir el código del programa que utilizó (el código no debe imprimirse). La tarea se envia por e-mail al ayudante antes de la hora señalada.

La tareas deberá realizarse siguiendo las líneas generales especificadas.

 

Tarea 2: Sistema de dos vistas calibrado y no calibrado (ENTREGA 28/10/13 - 6:30pm)

Objetivo

Estudiar y aplicar los conceptos calibración, matriz fundamental, líneas epipolares y reconstrucción 3D.

Descripción

Esta tarea se divide en cuatro partes: calibración de cámara, estimación de matriz fundamental con cámaras calibradas, estimación de matriz fundamental con cámaras dos cámaras, líneas epipolares y reconstrucción 3D. Las imágenes a utilizar corresponden a dos vistas de proyección (con los tableros de ajedrez). Todas las imágenes de calibración estan disponibles aquí.

1) Calibración de cámara: Se deberá estimar cada una de las cámaras usando el método de Bouguet. Para cada cámara se deberá proporcionar el error en pixeles de la calibración.

Considerar que el patrón pequeño (para parámetros intrínsecos) 5 x 5 tiene cuadrados de 18cm por lado, y el patrón grande (para parámetros extrínsecos) 7x7 tiene cuadrados de 20cm por lado. Además, el patrón grande está a 75 cm del suelo y ese sería el nivel el punto del origen para el sistema de coordenadas.

2) Estimación matriz fundamental con cámaras calibradas: A partir de las matrices de proyección estimadas en el paso anterior, se deberá encontrar la matriz fundamental, esta matriz se denominará Fc.

3) Escoja a mano 15 puntos correspondientes en las imagenes de prueba, de tal forma que los puntos estén distribuidos de manera uniforme por toda la imagen, y calcule la matriz fundamental usando el algoritmo SVD visto en clases, esta matriz será denominada Fn.

4) Escoja 10 nuevos puntos (no considerados en 3) en la imagen 1 y 2 y calcula la distancia a la línea epipolar en la imagen 2 a partir de los puntos de la imagen 1 usando Fc y Fn. En el informe deberá mostar en una tabla en las distancias a los 10 puntos y el error promedio en pixeles usando cada una de las matrices. Adicionalmente deberá mostrar en una figura las 10 líneas epipolares en la imagen 2 usando Fc, y en otra figura lo mismo pero suando Fn.

Se recomienda usar el toolbox VLFeat y las funciones de Matlab proporcionadas en el Toolbox Balu para estimación de la matriz fundamental Fn.

4) Estime la altura en centímetros de las estructuras rectangulares (con borde negro donde están expuestas las fotografías).

Ud. deberá entregar un informe en el que explique cómo resolvió este problema mostrando los paso intermedios. En un anexo deberá incluir el código del programa que utilizó (el código no debe imprimirse). En las conclusiones señale jsutifique los resultados obtenidos en el paso 4, explicando ventajas y desventajas del uso de Fc y Fn.

La tareas deberá realizarse siguiendo las líneas generales especificadas.