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cv2024

Curso de Visión por Computadora

Visión por Computadora 2024

Este es un curso introductorio a la visión computacional (CV). Haremos un recorrido por las técnicas estándar para el procesamiento de imágenes digitales, el diseño de filtros básicos y aplicaciones de transformaciones, las cuales sirvan como base para el desarrollo de aplicaciones inteligentes asociadas a imágenes.

Aprenderemos y estudiaremos los algoritmos más comunes para la detección, extracción y comparación de características. Abordaremos también el estudio geométrico de imágenes de una vista (one-point-view) y de dos vistas (two-point-view), y sus transformaciones asociadas. Estos algoritmos se utilizan para alinear y unir imágenes para crear una única imagen de una escena más grande, y para recrear escenas 3D a partir de imágenes planas.

Abordaremos también grandes temas como la clasificación y segmentación de imágenes, y estudiaremos los métodos actuales de aprendizaje automático para este objetivo, principalmente redes neuronales convolucionales. Abordaremos también temas como la detección de objetos en una imagen, así como estimación de movimiento y seguimiento de objetos con aprendizaje automático. Al final del curso y si el tiempo lo permite haremos un breve recorrido por metodologías y herramientas actuales de IA generativa, para producir imágenes a partir de descripciones.

El curso requiere madurez por parte del estudiante, pues se integran contenidos de muchos cursos de computación, matemática y estadística. Entre los prerrequisitos se encuentra tener un buen dominio de las técnicas vistas en los cursos de matemática discreta, grafos, álgebra lineal, programación y algoritmos, cálculo diferencial e integral, y estadística.

Programa del curso

Programa del curso

Horario

  • Martes, de 18:10 a 19:45 horas. Jueves, de 17:20 a 18:55 horas.

Office Hours

  • Miércoles y viernes, de 19:00 a 20:00 horas, por solicitud del estudiante. También pueden enviar sus dudas por correo electrónico.

Material del curso

No. Fecha Tópicos Recursos
01 09.01.2024 Introducción. Ejemplos de tareas en CV y aplicaciones.
Aula 01		  
02 11.01.2024 Tipos de imágenes: binarias, escala de grises, RGB.  
03 16.01.2024 Transformaciones básicas. Histogramas. Conversión RGB a gris. Corrección gamma.  
04 18.01.2024 Ecualización de histograma. Algoritmos de binarización: Otsu, Riddler-Calvard, local.  
T1 18.01.2024 Lista 01
Fecha de Entrega: jueves 1 de febrero.		 saigon.jpeg monkey.jpeg rice.jpg
05 23.01.2024 Otros algoritmos de binarización. Segmentación de imágenes usando $k$-means.  
06 25.01.2024 Comentarios sobre espacios de color, luminancia y cromaticidad.  
07 30.01.2024 Operadores Morfológicos.
Aula 06		 González y Woods, Cap. 9.
08 01.02.2024 Componentes Conexas. Operador Hit or Miss.
González y Woods, Cap. 9.
L1 01.02.2024 Lab 01
Fecha de Entrega: jueves 15 de febrero.		 fingerprint.jpeg brain-scan.jpeg rice.jpg microscope.png butterfly.jpeg quetzalgris.png chestxray.jpeg
09 06.02.2024 Filtros lineales. Convolución. Filtro de medias.  
10 08.02.2024 Filtros de Prewitt, Sobel y Laplace. Filtros de orden.  
11 13.02.2024 Filtros binarios. Correlación y detección de formas.
 
12 15.02.2024 Transformada de Hough.
 
13 20.02.2024 Transformada de Fourier en imágenes.
 
14 27.02.2024 Filtros usando la transformada de Fourier.
 
15 29.02.2024 Filtros de Gabor. Bancos de Filtros.
 
16a 05.03.2024 Filtros de Haar. Imagen integral.
integral-image.ipynb
bricks1.jpeg
16b 05.03.2024 Detección de objetos con método cascada. Algoritmo de Viola-Jones. Paper Viola-Jones (2001)
17 07.03.2024 Ejemplo de detección de caras y detección de personas con Haar. cascade.ipynb cascade-fullbody.ipynb facial-expressions.jpeg volei.jpeg
18 12.03.2024 Histogram of Gradients (HOG).
Paper Dalal-Triggs (2005)
19 14.03.2024 Ejemplo de detección de personas con HOG.
 
L2 14.03.2024 Lab 02
Fecha de Entrega: jueves 21 de marzo.		 person.png volei.jpeg
20 21.03.2024 Detector de esquinas de Harris.
harris-detector.ipynb
T2 21.03.2024 Lista 02
Fecha de Entrega: viernes 22 de marzo.		  
21 02.04.2024 Detección de puntos característicos y Descriptores: SIFT, SURF, FAST, ORB. Paper SIFT Lowe
DoG.ipynb SIFT.ipynb chair.jpeg
22 04.04.2024 Presentaación del Proyecto 2.
 
23 09.04.2024 Transformaciones rígidas en 2D y 3D.
Aula 23 Apuntes Geometría 2D y 3D		 Sección 2.1 Hartley-Zisserman.
24 11.04.2024 Fundamentos de geometría proyectiva.
Sección 2.2 Hartley-Zisserman.
25 16.04.2024 Homografías. Solución de homografías entre 2 vistas. RANSAC. Sección 2.3 Hartley-Zisserman.
26 16.04.2024 Panoramas: Image stitching, warping y blending. Capítulo 8 Hartley-Zisserman.
27 18.04.2024 Redes convolucionales. Operaciones y parámetros básicos.  
28 23.04.2024 Arquitecturas de ConvNets: LeNet5, AlexNet, VGG11 a VGG19, Inception y GoogleNet.  
29 25.04.2024 Arquitecturas para segmentación: FCN Net, U-Net.  
30 30.04.2024 Lab 03
Fecha de Entrega: jueves 16 de mayo.		 Anisotropic.py
Paper Perona-Malik
31 07.05.2024 Revisión y explicación de de warping.
 
32 09.05.2024 Presentación del Proyecto 3.
 
33 21.05.2024 Charla sobre el uso de visión para reconocer lenguaje de señas.  
34 23.05.2024 Charla sobre el uso de visión para eye-tracking.  
35 27-31.05.2024 Presentación de proyectos finales.
 

Proyectos

Proyecto 1

No. Fecha Tópicos Recursos
1 04.02.2024 Proyecto 1 - Angiogramas coronarios. Proyecto 1
database.zip
2 29.02.2024 Entrega del proyecto.  

Proyecto 2

No. Fecha Tópicos Recursos
1 07.03.2024 Proyecto 2 - Detección de objetos. Proyecto 2
2 04.04.2024 Entrega del proyecto.  

Proyecto 3

No. Fecha Tópicos Recursos
1 16.04.2024 Proyecto 3 - Imágenes Panorámicas. Proyecto 3
2 09.05.2024 Entrega del proyecto.  

Proyecto 4