Visión

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Sesión 1: Introducción a la Visión Artificial

• Transparencias PDF
• Guión de prácticas
• Máquina VirtualBox Ubuntu con el software instalado (Vision.vdi.zip, 2,59 GB)

Referencias

• Szelisky: cap. 1
• Learning OpenCV: cap. 1 y 2
• Python Scientific Lecture Notes: cap. 1

Sesión 2: Filtrado de imágenes

• Transparencias PDF
• Guión de prácticas

Referencias

• Szelisky: cap. 3.1, 3.2, 3.3, 3.5
• Learning OpenCV: cap. 3, 5, 6.1-6.4

Sesión 3: Histogramas, detectores, descriptores y emparejamiento de imágenes

• Transparencias PDF
• Guión de prácticas

Referencias

• Szelisky: cap. 4.1
• Learning OpenCV: cap. 7

Sesión 4: Búsqueda y tracking de modelos 2D en imágenes

• Transparencias PDF
• Guión de prácticas

Referencias

• Szelisky: cap. 4.2, 4.3, 5.1.2
• Learning OpenCV: cap. 6

Sesión 5: Modelo y calibración de cámaras

• Transparencias PDF

Referencias

• Szelisky: cap. 5.2, 5.3
• Learning OpenCV: cap. 11

Sesión 6: Alineamiento 3D a partir de nubes de puntos

• Transparencias PDF
• Guión de prácticas

Referencias

• 3D Robotic Mapping: The Simultaneous Localization and Mapping Problem with Six Degrees of Freedom. Andreas Nüchter (Springer 2009).: cap. 4
• Efficient Variants of the ICP Algorithm. Rusinkiewicz and Levoy. (3DIM 2001)
• 3D is here: Point Cloud Library (PCL). Radu Bogdan Rusu and Steve Cousins (ICRA 2011)
• http://pointclouds.org
• http://en.wikipedia.org/wiki/Kinect