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Teoría (Transparencias):

Libros

• Hartley,R., Zisserman, A., «Multiple View Geometry in Computer Vision«, Cambridge Press 2004
• Trucco, Verri, «Introductory Techniques for 3D Computer Vision«, Prentice Hall, 1998
• Faugeras, O. Luong, «Geometry of Multiple Images«, MIT Press, 2nd Edition 2004
• Faugeras, O. «Three-Dimensional Computer Vision: a Geometric Viewpoint«, the MIT Press, 1996
• Trucco y Verri. «Introductory Techniques for 3D computer Vision«, Prentice-Hall 1998
• Ayache, N. «Artificial Vision for Mobile Robots«, MIT Press, 1989
• Marr, «Vision» Ed. Freeman, 1982
• Mayhew, J., Frisby, J. «3D Model Recognition from stereoscopic cues«, MIT Press, 1991
• «Conceptos y Métodos en Visión por Computador» , Comit Espa ol de Autom tica 2016 (Libro pdf gratuito)
• «Computer Vision: Algorithms and Applications» , Richard Szeliski 2010 (Libro pdf gratuito)
• «MATLAB: Conceptos básicos y representación gráfica«, Editorial UMH
• «Uso de Matlab en Robótica y Visión por Computador«, Editorial UMH

Tutoriales

• «Visual 3D Modeling from Images: Tutorial Notes» Marc Pollefeys, University of North Carolina, USA (pdf )
• «Tutorial on Visual Odometry» D. Scaramuzza, F. Fraundorfer (pdf Parte I ) (pdf Parte II)
• «Tutorial: An Introduction to Projective Geometry (for computer vision)» Stan Birchfield (pdf )
• «Tutorial: Projective Geometry for Image Analysis» Roger Mohr and Bill Triggs (pdf )

Prácticas

El alumno puede optar por realizar los ejercicios propuestos en los cuadernos python sobre la plataforma Google Colab o realizar los ejercicios en Matlab.

Prácticas (Python)

Ejecutar cada apartado del cuaderno colab y realizar el ejercicio propuesto al final de cada cuaderno.

• Calibración Cámara
• Homografía Planos
• POSE Marcas
• Mosaico

Prácticas (Matlab)

• Calibraci n de C maras: (enunciado ) (Matlab Toolbox) (Tutorial) (Patr n Calibraci n)
  • Aplicación captura de imágenes: (Windows) (Mac) (linux)
• Cálculo de POSE: aplicación detección de marcas (enunciado )
  • Ficheros: (Windows/Matlab / Mac-linux )
• Cálculo de Homografías en imágenes. Mosaicos (enunciado )
  • Ficheros: (Windows/Matlab / Mac-linux )

Trabajo

El alumno puede optar por realizarel trabajo propuesto en los cuadernos python sobre la plataforma Google Colab o realizar los ejercicios en Matlab.

Trabajo (Python)

• Cuaderno Trabajo Reconstrucción 3D proyectiva

Trabajo (Matlab)

• Reconstrucción proyectiva (enunciado )
  • Ficheros: (Windows/Matlab / Mac/linux )

Tutoriales Programación Matlab

• Instalación de la Machine Vision Toolbox (Peter Corke) Enlace local Manual MVTB3 Manual MVTB4
  
• Tutorial Programación Matlab
• Tutorial Machine Vision Toolbox (P1 ) (P2 ) (P3 ) (P4 )

Tutoriales Programaci n OpenCV

• Blog Visión por Computador (Programación OpenCV-C++ – OpenCV-python)
• Blog Visión por Computador (Código fuente programas prácticas)

Software:

• GNU Octave: software matem tico multiplataforma compatible con Matlab
• Machine Vision Toolbox (Peter Corke)
• Camera Calibration Toolbox (Jean-Yves Bouguet ) (versi n mejorada – Compatible con Octave) (235KB)
• Omnidirectional Camera Calibration Toolbox (Davide Scaramuzza) (versi n mejorada – Compatible con Octave) (6MB)
• VGG Toolbox del libro ‘Multiple View Geometry’ (Andrew Zisserman)
• Matlabfcns Toolbox ‘Matlab Computer Vision and Image Processing’ (Peter Kovesi)
• VLFeat (Andrea Vedaldi, Brian Fulkerson): librer a extracci n de caracter sticas y descriptores (Win/Mac/Linux/Matlab)
• SIFT Key Point Detector and Descriptor (David Lowe) (Win/Matlab)