Computer Vision an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Computer Vision im Elektrotechnik und Informationstechnik Studiengang an der TU München in Augsburg

CitySTADT: Augsburg

CountryLAND: Deutschland

Kommilitonen im Kurs Computer Vision an der TU München erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp.

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Beispielhafte Karteikarten für Computer Vision an der TU München auf StudySmarter:

Wie lassen sich Bilder darstellen?

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Wie lassen sich Kanten in Bildern beschreiben?

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Warum eignet sich die SSD-Methode nicht so gut für die Korrespondenzschätzung & wie kann sie verbessert werden?

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Was lässt sich über die Determinante einer Rotationsmatrix aussagen?

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Wieso ist die letzte Komponente bei einem Vektor in der Bildebene in homogenen Koordinaten gleich 1?

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Wie berechnet sich die Homographiematrix aus der euklidischen Transformation?

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Welche Eigenschaften sind hinreichend, damit eine Matrix eine Rotationsmatrix ist?

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Wie lassen sich Bias und Gain am ehesten visuell interpretieren?

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Was versteht man unter einem normalisierten Bildsegment?

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Was gilt für die Standardabweichung der Intensitätswerte in einem normalisierten Bildsegment?

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Computer Vision

Wie lassen sich Bilder darstellen?
– kontinuierlich
– diskret

Computer Vision

Wie lassen sich Kanten in Bildern beschreiben?
starke lokale Änderung der Intensität (Gradient)

Computer Vision

Warum eignet sich die SSD-Methode nicht so gut für die Korrespondenzschätzung & wie kann sie verbessert werden?
– Instabil bzgl. Beleuchtung oder Drehung
– Verbesserung durch Normierung der Intensität und Orientierung

Computer Vision

Was lässt sich über die Determinante einer Rotationsmatrix aussagen?
det(R) = 1

Computer Vision

Wieso ist die letzte Komponente bei einem Vektor in der Bildebene in homogenen Koordinaten gleich 1?
Die Z-Komponente wird durch die Brennweite normiert

Computer Vision

Wie berechnet sich die Homographiematrix aus der euklidischen Transformation?
H = (R + 1/d * T * (n^T))

Computer Vision

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Computer Vision

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Computer Vision

Welche Eigenschaften sind hinreichend, damit eine Matrix eine Rotationsmatrix ist?
Quadratische Matrix mit zu 1 normierten, orthogonalen Spalten, Determinante = 1

Computer Vision

Wie lassen sich Bias und Gain am ehesten visuell interpretieren?
Bias steuert Helligkeit, Gain steuert Kontrast

Computer Vision

Was versteht man unter einem normalisierten Bildsegment?
Subtraktion des Mittelwertes und anschließende Division durch die Standardabweichung

Computer Vision

Was gilt für die Standardabweichung der Intensitätswerte in einem normalisierten Bildsegment?
Die Standardabweichung der Werte ist 1
Gradient

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