Cinvestav
Computer Science Department
Course: Computer Vision
Prof. Dr. Luis Gerardo de la Fraga
Cuatrimester May-August 2025
Course content.
Course Notes:
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03.07.2025. Autocalibración usando un cuboide.
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01.07.2025. La proyección de un cuboide según el modelo de la cámara oscura.
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29.06.2025. Dos scripts en python y OpenCV para procesar imágenes.
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25.06.2025. Calibración con un patrón de dos círculos concéntricos.
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19.06.2025. Un círculo transformado por una homografía.
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12.06.2025. Ajuste no lineal de elipses usando el método Levenberg-Marquardt.
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03.06.2025. Ajuste lineal de elipses.
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27.05.2025. The Povray script to generate an animated gif with a cube rotating in its main diagonal.
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15.05.2025. The python scripts for the pinhole camera model.
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13.05.2025. Python script using the QR decomposition to calculate a homography.
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08.05.2025. Python script to calculate a homography.
Homeworks:
Tarea 6 Calibración con un patrón de círculos concéntricos
Fecha de entrega: 03.07.2025
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Realizar el patrón de dos circulos concéntricos. El diámetro del círculo exterior
debe ser de 10 cm y el del círculo interior de 5 cm.
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Tomar cinco fotografías del patrón
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Procesar las imágenes para extraer el perímetro
de las elipses.
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Ajustar las elipses con el método lineal. Obtener el valor de f, R y la posición
de la cámara.
Tarea 5 Ajuste no lineal de elipses
Fecha de entrega: 19.06.2025
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Realizar los ajustes mostrados en la figura 4 del artículo:
S. J.A, W. Rauh, H-J. Warnecke,
Least-squares orthogonal distances fitting of circle,
sphere, ellipse, hyperbola, and parabola Pattern Recognition 34 (2001) 2283-2303
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Deben usar el método Levenberg-Marquardt del apunte del día 12.06.2025.
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Reporten la elipse obtenida y el número de evaluaciones de la función de error que
se realizó en cada ajuste.
Homework 4. Transformations in 3D
Delivery date: 05.06.2025
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Create an animated gif of a helicopter. The helicopter body will
be build with a single box. The helicopter has three propellers.
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Build each propeller with a single triangle. One of the triangle
vertices must lie in the origin of the local coordinate system.
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The propellers must rotate.
Homework 3. Camera self-calibration
Delivery date: 26.05.2025
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From the three images taken in Homework 1, take the homographies
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Calculate f, R, and vector t from the homographies.
Remember that the values for (u0,v0) are the image center coordinates
( u0=(width-1)/2, v0=(heigth-1)/2 ).
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Project the 3D cube on the images. The 3D cube must be transformed
by the pinhole camera model obtained in the previous item (2).
Homework 2. Verify homographies
Delivery date: 22.05.2025
- Generate three images using the pinhole camera model scripts saw in the class on 15.05.2005.
- Calculate the homography between the generated images and the plane model
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Calculate the homography as lH=KR[e1,e2,-c], this homography and the previous one
must be very similar.
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Repeat the process with the three images generated in the first item.
Homework 1. Calculation and validation of a homography
Delivery date: 12.05.2025
- Draw a fiducial marker. It must be an square of 10 cm each side
and 1 cm wide. Print the marker.
- Take several photos of the marker. Use no zoom or any processing
of the the taken images.
- By hand take the coordinates values of the marker vertices.
- Calculate the homography with the script viewed in class.
- Verify that the homography is correct by drawing the square and a cross
tranforming the values on the marker model to the used image.
Última actualización:
01.07.2025
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