== Vorlesung "Echtzeitbildverarbeitung" (Sommer 2017) == === Real-Time Computer Vision === === News === Erste Veranstaltung am Mo 10.4.2017 Zur ersten Übung am Mi 12.4.2017 bitte Notebook mitbringen, OpenCV installiert haben und ebvtutorial01 von Stud.IP geruntergeladen, entpackt und gestartet haben. Wer kann bitte zu dieser Übung gehen. Vorlesung und Übung am Mo 17.4.2017 fallen aus, Übung am Mi 19.4.2017 findet statt. === Veranstalter === Prof. Dr. Udo Frese Sommersemester 2017 '''Veranstaltungskennziffer: 03-MB-709.03 Kategorie: Masterbasis (ECTS: 6)<
> Ü 2 SWS : Mo von 12:15 - 13:45 MZH 1470<
> V 2 SWS : Mi von 10:15 - 11:45 MZH 1470''' Voraussetzung (inhaltlich): Bildverarbeitung I. Um erfolgreich an Echtzeitbildverarbeitung teilzunehmen benötigt man nicht sämtliche Details aus Bildverarbeitung I, wohl aber ein Grundverständnis für wie Bilder in den Rechner kommen und wie Perspektive funktioniert. Die Darstellung dieser Grundlagen in EBV ist abgeschlossen aber ein bisschen gestrafft. Im Zweifelsfall bitte nachfragen. === Thema === Die Veranstaltung wird gerade überarbeitet. Details folgen. Der Kurs basiert in seiner neuen Version auf dem Buch "Computer Vision - Algorithms and Applications" von Richard Szeliski (http://szeliski.org/Book/). === Teilnahme === * Informatik Master (Masterbasis), Bachelor * Digitale Medien Bachelor (Medieninformatik-Wahl oder Spezielle Gebiete der Digitalen Medien), Master (Media Informatics/free Electives) * Systems Engineering Bachelor/Master (Vertiefung: Robotik) * Studierende aller Fachrichtungen, die praktische Informatikscheine akzeptieren. === Profil === Die Anteile in der Veranstaltung auf einer Skala von * bis *****. || Programmieren || Algorithmen || Anwendung || Mathematik || Softwaretechnik || Gesellschaftlicher Kontext || || ***** || ***** || **** || ** || * || * || === Inhalt === === Übungen === Übungszettel werden im zweiwöchigen Rhythmus in Gruppen abgegeben und bestehen jeweils aus einer Implementierungsaufgabe in C++ (10 Punkte), einer Konzeptaufgabe (Lösungsansatz für eine Anwendung skizzieren, 4 Punkte) und einer Minifrage (1 Bonuspunkt). Die Programmiersprache ist C++, weil "Echtzeit" im Fokus steht und C++ erlaubt effizientere Programme zu schreiben. Es ist aber keineswegs der ganze Sprachumfang von C++ nötig, vielmehr programmieren wir Algorithmen in einem vorgegebenen Rahmen mit den grundlegenden Sprachkonstrukten. Wer Erfahrung in Java hat sollte auch keine Probleme mit dem Umstieg haben. Wichtiger ist schon die Fähigkeit, auch in kleinen, aber schwierigen Programmteilen eigene Fehler zu finden. Abgabe in Gruppen zu 4 Studenten per Stud.IP. Abzugeben ist der Text der Aufgabenbearbeitung als .pdf incl. dem kompilierbaren Source Code. Bitte Namen und email aller Gruppenmitglieder angeben. === OpenCV === Die Implementierungen werden mit der freien OpenCV Bibliothek wahlweise unter LINUX, Windows oder Mac durchgeführt. Die [[http://opencv.org |OpenCV Bildverarbeitungsbibliothek]] kann direkt von Source``Forge heruntergeladen und auf dem eigenen Rechner installiert werden ([[http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html | Informationen zur Installation]]). === Prüfungen === Zusammenfassung des Prüfungsstoffes bei den Folien in Stud.IP Wahlweise Fachgespräch oder Mündliche Prüfung. Fachgespräch: Schriftliche Abgabe von Übungsaufgaben (Programmierung:6*10, Anwendung:5*4, Summe: 80 zzgl. Bonus:6*1) in Gruppen und kurzes Fachgespräch zur Beurteilung der individuellen Leistungen in einer Gruppe. Note aufgrund der Punktzahl und des Fachgespräch Ergebnisses gemäß folgender Tabelle (>=): ||Note ||1.0 ||1.3 ||1.7 ||2.0 ||2.3 ||2.7 ||3.0 ||3.3 ||3.7 ||4.0 || ||Punkte>= ||76 ||72 ||68 ||64 ||60 ||56 ||52 ||48 ||44 ||40 || Mündliche Prüfung: Einzelprüfung von 20-30min. Übungsaufgaben gehen nicht in die Note ein. Prüfung beginnt mit einer kleinen Anwendungsaufgabe (ca. 3min Überlegungszeit).