Descriptif
The goal of Computer Vision is to compute properties of the world from digital images. Problems in this field include recovering 3D shapes, estimating motion and object recognition, all through analysis of images and video. This course provides an introduction to image analysis and computer vision, including topics such as feature detection, motion estimation, image mosaics and 3D vision.
- Light, color and images
- Filtering, resampling, edges and corners
- Feature description and matching, Image Warping, Ransac, Panoramas
- 3D Vision : Stereo
- Deep Learning
- Dense Matching and MultiView Stereo
- Structure from Motion
- Image Based Rendering
- Graph Cut
These topics will be discussed in terms of algorithms and mathematical tools. The applications may be developed in python or C++.
Evaluation: 5 Labs + 1 project
Language: Lectures in English, Labs in English or French
Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
- M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
- Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 - Applied Mathematics and statistics
- M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X
- Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat
- M1 MPRI - Foudations of Computer Science
- M2 Fluids - Fluid Mechanics
- Master 2 Énergie
Parcours de rattachement
- M2 IGD - Interaction, Graphic and Design - Master 2A
- MScT AI-ViC - Semestre 1
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence - Master 1A
- M1 IGD - Interaction, Graphic and Design - Master 1A
- M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X - Semestre 1
- M1 - Applied Mathematics and statistics - Master 1A
- M1 MPRI - Foudations of Computer Science - Master 1A
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Master 2 Énergie
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 - Applied Mathematics and statistics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 MPRI - Foudations of Computer Science
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 Fluids - Fluid Mechanics
L'UE est acquise si note finale transposée >= C- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS