Search
Na cvičeních z MPV budeme intenzívne využívat programovací prostředí MATLAB. V případě, že jste ještě neprišli do styku s tímhle prostředím, nastudujte si následující části z "Getting started with MATLAB":
(samostudium doma)
Další potřebnou součásti přípravy na cvičení z MPV je zvládnutí základů spracování obrazu v jazyku MATLAB.
G=gauss(x,sigma)
D=dgauss(x,sigma)
conv2
sigma = 6.0; x = [-ceil(3.0*sigma):ceil(3.0*sigma)]; G = gauss(x, sigma); D = dgauss(x, sigma); imp = zeros(51); imp(25,25) = 255; out = conv2(G,G,imp); ... imagesc(out); % nebo surf(out);
out=gaussfilter(in,sigma)
2*(sigma*3.0)+1
[dx,dy]=gaussderiv(in,sigma)
[dxx,dxy,dyy]=gaussderiv2(in,sigma)
Kapitoly [3,4,5] o Gaussiánu a jeho derivacích a jejich úloze pri zpracování obrazu (další kapitoly)
A=affine(x1,y1,x2,y2,x3,y3)
out=affinetr(in,A,ps,ext)
out=affinetr(in,A,41,3.0)
Do odevzdávacího systému nahrajte .zip archiv s funkcemi implementovanými v MATLABu: gauss.m, dgauss.m, gaussfilter.m, gaussderiv.m, gaussderiv2.m, affine.m a affinetr.m v kořenovém adresáři. Archiv musí obsahovat všechny potřebné použité funkce. Dodržujte pořadí a počet parametrů.
gauss.m
dgauss.m
gaussfilter.m
gaussderiv.m
gaussderiv2.m
affine.m
affinetr.m
Geometrické transformace - hierarchie transformací, homogenní souřadnice Geometrické transformace - opakování z predmětu Digitální obraz
Pro kontrolu výsledků vašich funkcií jsme použili skript a funkci MATLABu publish. Nakopírujte test.m do cesty MATLABu (nebo adresáře s vašimi funkcemi) a spusťte. Výsledky si ověrte na referenčním řešení (opraveno 16.2.2011, 18:10).