目的: MATLAB にビデオをインポートし、注釈を付けたり可視化を行います。 また、System Objects^™ を使用した反復計算の実行方法について学びます。

• ビデオのインポートと再生
• ビデオ フレームへのテキスト、形状およびマーカーの挿入
• ビデオ フレームの結合と重ね合わせ
• System object を使用したビデオ フレームでの反復計算の実行

目的: イメージ内の局所的な特徴を検出し、2つのイメージの間で特徴を抽出および照合します。 また、一致した特長を使用して、自動的に イメージを整列および、つなぎ合わせます。

• 特徴の検出と抽出
• 特徴の照合
• イメージ間の幾何学的変換の推定
• イメージ レジストレーションの自動化

目的: 物体を検知するために検出機能をトレーニングしたり、 前景検出を行うことで動く物体を検知したりします。

• 前景検出の実行
• 勾配ヒストグラムによる特徴の抽出
• Image Labeler アプリケーションの使用
• カスケード検出機能を使用した物体の検出

目的: ビデオシーケンス内の動きの長さや方向を推定します。

• 動きの感知
• 局所的な動きの推定
• オプティカル フロー

目的: 単一・複数の物体を追跡し、それらの軌跡を推定します。また、物体の位置を予想して、隠れた物体の処理をします。

• 点と物体の追跡
• 隠れた物体の追跡
• 複数の物体の追跡

目的: イメージからレンズ歪みを除去し、平面上の物体のサイズを計測します。

• 固有パラメーターと外部パラメーターの推定
• カメラ キャリブレーション誤差の可視化
• レンズ歪みの除去
• 平面上の物体の計測

目的: 点群として保存されたデータポイントを扱う方法について学びます。また、点群のインポート、可視化、処理についても学びます。

• 点群のインポートと可視化
• 点群の前処理
• 点群のレジストレーション
• 点群への形状の近似

目的: ステレオカメラまたは移動カメラで撮影した一連の画像を使用して、シーンの3D再構成を作成します。

• Structure from Motion (SfM)
• ステレオ キャリブレーション
• 3 次元の再構成
• 深度推定