О чём семинар:
Приходилось ли вам по фото восстанавливать размер, формы объектов или расстояния до них? Мир буквально захвачен нейросетями, которые используются в подобных целях, но и классическое компьютерное зрение пока рано списывать со счетов.
На прошлом семинаре мы рассмотрели задачу 3d-реконструкции объектов с помощью нейронных сетей. В качестве одной из связанных задач мы упоминали задачу построения карты глубины по картинке. В этом семинаре мы продолжим логическую цепочку и расскажем о классических методах построения глубины с помощью стереопары: поговорим о стереозрении и о настройках алгоритмов для повышения их точности и скорости.
Как узнать, насколько далеко от камеры был объект, запечатлённый на фотографии? Сколько для этого нужно камер? Какие предварительные расчёты нужно сделать, чтобы волшебство совершилось? От чего будет зависеть качество и скорость алгоритмов? Что под капотом OpenCV и можно ли получить что-то лучше? Как настроить функции OpenCV, о которых не пишут в туториалах?
Познакомим вас с пайплайном и методами расчёта 3D-координат объектов окружающего мира, а также расскажем о математических и инженерных основах калибровки камер, стереопар, и работе с картами диспаритетов и глубин.
Кому будет полезно:
- всем, кого интересует магия стереозрения;
- робототехникам, работающим с задачами локальной навигации и компьютерного зрения;
- разработчикам, которые сталкивались с задачами калибровки камер, построения карт глубин и восстановления формы объектов;
- новичкам в Computer Vision;
- разработчикам, которым хочется расширить кругозор в решении подобных задач.