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#41060 / #1

WiSe 2022/23 - WiSe 2024/25

English

Introduction to Camera Geometry

3

Gallego, Guillermo

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

34342000 FG Robotic Interactive Perception

Keine Angabe

Kontakt


MAR 5-5

Mestre, Bianca

guillermo.gallego@tu-berlin.de

Lernergebnisse

How does a photographic camera capture the world? The course is an introduction to the geometry of the image formation process and how visual data is represented and manipulated in a computer. We will learn projective geometry, which helps us model the perspective projection, and digital image processing. We will be answering the following questions: - How can we model the perspective operation that happens when we take a picture? (Projective Geometry, Image formation process). - How are pictures (visual data) represented and processed in a computer? (Digital image processing). - How can we find out the internal geometric parameters of a camera? (Camera Calibration). - What applications does camera technology have in robotics? (Stereopsis, Visual odometry, AR/VR, etc.)

Lehrinhalte

In the lectures we will discuss and study some of computer vision related topics: - Image formation process - Projective Geometry - Digital image processing - Camera Calibration - Applications: Stereopsis, Visual odometry, AR/VR

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Introduction to Camera GeometrySEMSoSeen2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Introduction to Camera Geometry (SEM):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Pre/post processing15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Teaching and Learning methods: in-presence lectures, with projector and explanations in whiteboard. Students must prepare reading material in advance to participate actively during the lectures. Learning by reading, studying and practicing with exercises. Exercises and projects carried out in groups (of 2-3 students).

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Knowledge of analytical geometry, Linear Algebra, discrete signal processing, and some programming Language (Matlab, Python, etc.) to practice with exercises. Curiosity and motivation to learn new topics is a prerequisite.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Deliverable assessment) Project, including presentation50praktischProgramming or paper study
(Deliverable assessment) Assessment of concepts (written)50flexibel30 - 60 min

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 1: Fak IV (1)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt86.0pt82.0pt78.0pt74.0pt70.0pt66.0pt62.0pt58.0pt54.0pt50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The exam consist of multiple choice questions and also questions to develop more openly, without multiple choice.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

The students can sign in without a homework. They just need to sign in via the Metaseite der Seminare in ISIS.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd Ed, Cambirdge UP 2003. https://doi.org/10.1017/CBO9780511811685
R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. https://szeliski.org/Book/

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Informatik (B. Sc.)15WiSe 2022/23WiSe 2024/25
Medientechnik (B. Sc.)15WiSe 2022/23WiSe 2024/25
Technische Informatik (B. Sc.)15WiSe 2022/23WiSe 2024/25
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)26WiSe 2022/23WiSe 2024/25

Sonstiges

Keine Angabe