---
# System prepended metadata

title: UZ izpiti

---

# UZ izpiti

### 1. Zakaj postavimo v luknjo kamere lečo? Zakaj nastane kromatska aberacija in kakšen učinek ima na sliko? Kaj je vinjetanje in kakšen učinek ima na sliko?

Lečo postavimo namesto luknje, ker tako zberemo več svetlobe in dobimo svetlejšo sliko.
![](https://i.imgur.com/VdylauQ.png =400x)

#### Kromatska aberacija
Različne valovne dolžine se lomijo pod različnimi koti in posledica je, da je fokusna razdalja različnih barb drugačna.
![](https://i.imgur.com/BfHUXqA.png =400x)

#### Vinjetanje
Manjša svetlost ob robovih slike.
![](https://i.imgur.com/4Lj0r0j.png =600x)

### 2.Imel si podano 3x3 jedro in 10x10 binarno sliko. Na sliki si mogel z podaninm jedrom izvesti dilatacijo in erozijo (imel si dve 10x10 polj veliki "prazni" sliki na katerih si vnesel rezultat operacij)
#### Dilation
![](https://i.imgur.com/Dq1gWig.png =400x)

### Pojasni pojem globinske ostrine in kako to vpliva na zajeto sliko. Skiciraj kamero z veliko globinsko ostrino in kamero z nizko.
![](https://i.imgur.com/A1Gw3xI.png)

### 2. Imel si podano sliko, kjer je bila vaza bela, ozadje črno, na ozadju pa so bile le majhne bele pike. Zapiši zaporedje morfoloških operacij s katerimi dosežemo, da je na sliki viden samo obris vaze.
![](https://i.imgur.com/Jl34YI8.png)

### 3. Opiši aditivni in subtraktivni model mešanja barv - pojasni s fizikalnimi opisi. Za vsakega tudi podaj primer, kjer se uporablja. 

### 4. Naštej tri glavne kriterije, ki jih je Canny zastavil pri načrtovanju svojega detektorja, in jih razloži.
* **Good detection**: optimal detector **minimizes** probability of **false positives** (edges caused by noise), and **false negatives** (missing true edges)
* **Good localization**: detected edges should be **close to** the location of the **true edges**.
* **Specificity**: detector should return only a **single point** per **true edge**; minimize number of local maxima around true edge.
![](https://i.imgur.com/pv53x3r.png =400x)

### Scale selection
increase the filter size LoG and look for biggest response
![](https://i.imgur.com/jWvCnQA.png)
The keypoint is **local maxima** if it is bigger than both **upper** and **lower** neighbors
![](https://i.imgur.com/u0eI04O.png)

### DoG pyramid
![](https://i.imgur.com/GGmPuEE.png)

### Epipolar geometry
![](https://i.imgur.com/s9jrJoy.png)

### End to end learning
Help machine learn entire feature extraction and selection in pipeline.

### ght
![](https://i.imgur.com/lYc9DyU.jpg)
