Computer Vision

1: Computer Vision: Dieses Kapitel führt in das Feld der Computer Vision ein und erörtert, wie Maschinen visuelle Daten verarbeiten, um das menschliche Sehen nachzuahmen.

2: Machine Vision: Konzentriert sich auf industrielle Anwendungen von Vision-Systemen, wie Qualitätskontrolle und Automatisierung.

3: Bildanalyse: Erforscht Techniken zur Interpretation und Manipulation von Bildern, von einfachen Transformationen bis hin zu komplexen Segmentierungsaufgaben.

4: Optischer Fluss: Erläutert im Detail, wie optische Flussmethoden zur Bewegungsverfolgung in Videos und Bildern verwendet werden, was für Robotik und Animation unerlässlich ist.

5: Gestenerkennung: Behandelt die Technologie hinter der Erkennung menschlicher Gesten, ein Schlüsselelement der Mensch-Computer-Interaktion.

6: 3D-Scannen: Erörtert Methoden zur Erfassung dreidimensionaler Daten von Objekten, grundlegend für virtuelle Realität und Modellierung.

7: Pose (Computer Vision): Untersucht Algorithmen zur Bestimmung der Position und Ausrichtung von Objekten im 3D-Raum.

8: Stereokameras: Erforscht Stereovisionstechniken zur Erstellung von 3D-Tiefenkarten aus 2D-Bildern, die in der Robotik weit verbreitet sind.

9: Artikulierte Körperhaltungsschätzung: Untersucht Methoden zur Schätzung der Körperhaltung, ein entscheidender Bereich in der Überwachung und interaktiven Technologie.

10: Aktives Sehen: Bespricht Systeme, die ihren eigenen Blickwinkel steuern können, um die Qualität des Sehens zu verbessern und so eine bessere Entscheidungsfindung bei Robotern zu ermöglichen.

11: Aktivitätserkennung: Untersucht, wie Computer-Vision-Systeme menschliche Aktivitäten interpretieren können, und wendet dies auf Überwachung, Gesundheitswesen und mehr an.

12: 3D-Rekonstruktion: Konzentriert sich auf die Umwandlung von 2D-Bildern in 3D-Modelle, was für virtuelle Umgebungen und Simulationen von entscheidender Bedeutung ist.

13: Structuredlight 3D-Scanner: Beschreibt Techniken für 3D-Scans mit strukturiertem Licht, die eine hohe Genauigkeit für detaillierte Modelle bieten.

14: Visuelle Odometrie: Erklärt, wie Systeme ihre eigene Bewegung durch die Analyse visueller Eingaben verfolgen, was für autonome Fahrzeuge unerlässlich ist.

15: Timeofflight-Kamera: Stellt diese Technologie vor, die in der Tiefensensorik für Anwendungen wie Robotik und Augmented Reality verwendet wird.

16: Finger Tracking: Befasst sich mit den Techniken zum Verfolgen von Fingerbewegungen, die für interaktive Systeme und Mensch-Roboter-Schnittstellen von entscheidender Bedeutung sind.

17: Schachbretterkennung: Erklärt, wie Computer Vision Schachbretter zur Kamerakalibrierung und Merkmalsextraktion in der Robotik erkennen kann.

18: Visual Computing: Bespricht das interdisziplinäre Feld, das Computer Vision und Computing kombiniert und für KI- und Robotersysteme von entscheidender Bedeutung ist.

19: Smart Camera: Befasst sich mit der Verwendung fortschrittlicher Kameras, die Bilder verarbeiten und autonom Entscheidungen treffen können und so den Weg für intelligente Systeme ebnen.

20: Flexibles Fertigungssystem: Untersucht die Rolle von Computer Vision bei der Verbesserung von Flexibilität und Effizienz in der automatisierten Fertigung.

21: InspecVision: Behandelt die Anwendung von Computer Vision für Präzisionsprüfungen in industriellen Umgebungen, wodurch Qualitätskontrolle und Effizienz verbessert werden.