MATLAB 및 Simulink 교육

Computer Vision with MATLAB

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교육과정 세부 정보

본 1일 교육과정은 실습 위주로 진행되며 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 다양한 방법을 다룹니다. 예제 및 연습문제를 통해 MATLAB® 및 Computer Vision System Toolbox™ 기능을 적절하게 사용하는 방법을 다룹니다.

본 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

  •  비디오 가져오기, 보여주기 및 주석 달기
  • 비디오에서 객체 검출
  • 객체의 모션 추정
  • 개별 또는 다중 객체 추적
  • 렌즈 왜곡 제거와 평면 객체 측정

1일차


비디오 가져오기, 시각화 및 주석 달기

학습목표: 비디오를 MATLAB에 가져오고 주석을 달고 시각화합니다. System Objects™를 사용하여 비디오 프레임에 반복 계산을 수행하는 것에 초점을 둡니다.

  • 비디오 파일 가져오기 및 표시
  • 마커와 모양(예: 사각형)을 그려서 객체를 강조해서 표시
  • 두 영상의 결합 및 중첩
  • 비디오 프레임에 대해 반복 계산을 수행

객체 검출

학습목표: 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용한 복잡한 객체를 검출합니다.

  • 훈련 영상에 관심 객체 표시
  • cascade 객체 검출기의 훈련과 사용
  • 딥러닝 객체 검출기 사용

모션 추정

학습목표: 일련의 비디오 시퀀스에서 모션의 방향과 세기를 추정합니다.

  • 영상 내 모션 인식에 대한 이해
  • 광학 흐름 방법을 사용하여 모션 추정

객체 추적

학습목표: 단일 객체와 다중 객체를 추적하고 해당 궤적을 추정합니다. 객체 위치를 예측하여 가려진 객체를 처리합니다.

  • 칼만 필터를 사용하여 단일 객체 추적
  • GNN 추적기를 사용하여 다중 객체 추적

카메라 보정

학습목표: 영상에서 렌즈 왜곡을 제거합니다. 평면 객체의 크기를 측정합니다.

  • 카메라의 내부(intrinsic), 외부(extrinsic), 렌즈 왜곡 파라미터 추정
  • 보정 오차 시각화
  • 렌즈 왜곡 제거
  • 실제 단위로 평면 객체 측정

수준: 중급

수강자 필수조건:

기간: 1 일

언어: English, 日本語, 한국어

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