Machine Vision

Introduzione, definizioni di base inerenti l’elaborazione di immagini.
Teoria dei sistemi di visione. Panoramica sui principali scenari applicativi.
Formazione ed acquisizione dell’immagine a partire da immagini digitali e librerie di visione commerciali
(Halcon) e open (OpenCV) – Modello geometrico della formazione dell’immagine.
Calibrazione della telecamera: parametri intrinseci, estrinseci e distorsioni ottiche.
Calibrazione mediante target planari e stima dell’omografia (algoritmo di Zhang).
Rettificazione e calibrazione stereo. Concetti di base inerenti sensing, campionamento e quantizzazione
dell’immagine.
Ricostruzione 2D 3D mediante visione. Impiego di lenti.
Campo visivo e profondità di campo.
Segmentazione dell’Immagine – Binarizzazione mediante soglia globale.
Determinazione automatica della soglia. Sogliatura adattativa. Segmentazione basata sul colore.
Segmentazione mediante stima del movimento.
Differenze fra frames successivi e confronto con il background.
Robustezza alle variazioni di illuminazione.
Casi di studio e applicazioni in campo industriale.
I benefici della tecnologia e nuove tendenze.

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