Computer vision

• Uvod u računalni vid
• Digitalne slike i osnovne operacije
• Transformacije slike i filtriranje
• Segmentacija slike
• Ekstrakcija značajki
• Podudaranje značajki
• Detekcija objekata
• Prepoznavanje objekata
• Optičko prepoznavanje znakova (OCR)
• Osnove dubokog učenja za računalni vid
• Konvolucijske neuronske mreže (CNN)
• Napredne tehnike u dubokom učenju
• Evaluacija performansi sustava računalnog vida
• Primjene računalnog vida u industriji
• Razvoj projekata i najbolje prakse

1. analyze the basic principles and techniques of computer vision
2. classify image processing methods for feature and information extraction
3. Develop algorithms for object recognition and detection
4. integrate deep learning to solve computer vision problems
5. integrate computer vision systems and evaluate their performance

Required reading

• Shapiro, L. & Stockman, G. (2001). Computer Vision. Prentice Hall.
  Duda, R.O., Hart, P.E., & Stork, D.G. (2001) Pattern Classification (2nd Ed).
  Forsyth, D.A., Ponce, J., 2002. Computer vision: a modern approach. prentice hall professional technical reference.
  Horn, B., Klaus, B., Horn, P., 1986. Robot vision. MIT press.
  Szeliski, R., 2022. Computer vision: algorithms and applications. Springer Nature.