Résumé

L'objectif de ce travail est d'implémenter un algorithme vous permettant de créer une mosaïque d'images. Une mosaïque combine plusieurs images ayant des champs de vue se chevauchant afin de produire un panorama ou une image à haute résolution. La plupart des approches d'assemblage d'images nécessitent un chevauchement très exact et des expositions identiques entre les images pour produire des résultats sans joint apparent. Lors du travail, vous allez apprendre à calculer des homographies et à les utiliser pour déformer les images. Pour le travail, utilisez les photos suivantes : images.zip.

Dans un premier temps, vous ferez le recalage (appariement des caractéristiques similaires dans les différentes images afin de transformer des ensembles différents de données dans un seul système de coordonnées) manuellement. Ensuite, vous aurez à développer une méthode de détection de points d'intérêt et d'appariement automatiques.

Dans Matlab et Python, il existe déjà des fonctions effectuant en grande partie la tâche qui vous est demandée.

Par conséquent, vous n'êtes pas autorisés à utiliser les fonctions qui calculent et appliquent des transformations entre des images.

Bien entendu, Matlab et Python ont tout de même plusieurs fonctions très utiles que vous êtes invités à utiliser (par exemple, pour la résolution de systèmes linéaires, l'inversion des matrices, interpolation linéaire, etc.). Si vous ne savez pas si une fonction particulière est autorisée, n'hésitez pas à nous le demander.

Overview

The goal of this assignment is to implement an application of image mosaicking. Image mosaicking (or stitching) is the process of combining multiple images with overlapping fields of view to produce a panorama or high-resolution image. Most approaches to image stitching require nearly exact overlaps between images and identical exposures to produce seamless results. Along the way, you will learn how to compute homographies, and how to use them to warp images. For the homework, use those images: images.zip.

At first, you will do the registration (matching of similar features in different images to transform different sets of data into one coordinate system) manually. Afterwards, you will have to implement a way to automatically detect and match interesting features in images.

In Matlab and Python, there are some functions that can do much of what is needed. However, we want you to write your own code.

Therefore, you are not allowed to use functions that compute and apply transformations from images.

On the other hand, Matlab and Python have a number of very helpful functions (e.g. for solving linear systems, inverting matrices, linear interpolation, etc.) that you are welcome to use. If you are wondering whether a particular function is allowed, ask us.

Avant de créer des mosaïques, il est important de savoir comment transformer une image. En guise de réchauffement, vous devrez implémenter la fonction

imgTrans = appliqueTransformation(img, H);

qui applique une homographie H à une image img, et retourne l'image transformée imgTrans. Pour déterminer la taille du nouveau canevas, il vous faut appliquer la transformation aux quatre coins de l'image; la position minimum de ces quatre points transformés vous donnera le coin en haut à gauche du canevas et la position maximum le coin en bas à droite.

Pour tester votre code, utilisez l'image suivante:

et appliquez les deux homographies suivantes:

H1 = [0.9752 0.0013 -100.3164; -0.4886 1.7240 24.8480; -0.0016 0.0004 1.0000];

H2 = [0.1814 0.7402 34.3412; 1.0209 0.1534 60.3258; 0.0005 0 1.0000];

Si votre code fonctionne correctement, vous devriez obtenir les résultats ci-haut.

Attention : les coordonnées de l'image finale peuvent être négatives ou dépasser la largeur de l'image originale en x et/ou en y. Votre code doit être en mesure de gérer ce cas.

Before creating any mosaic, it is important to know how to transform an image. As a warmup, you will have to implement the function

imgTrans = applyTransformation(img, H);

which applies the homography H to the image img, and returns the transformed image imgTrans. To determine the size of the new canvas, you have to apply the transformation to the four corners of the image; the minimum position of all these transformed points will provide the top left corner of the new canevas and this corner minus the maximum position will provide the size of the canevas.

To test your code, use the following image:

and apply the two transformations:

H1 = [0.9752 0.0013 -100.3164; -0.4886 1.7240 24.8480; -0.0016 0.0004 1.0000];

H2 = [0.1814 0.7402 34.3412; 1.0209 0.1534 60.3258; 0.0005 0 1.0000];

If your code works properly, you should obtain the results above.

Warning: the coordinates of the final image can therefore be negative or higher than the size of the original image in x and/or y. Your code must be able to handle this case.

Détails

L'algorithme d'assemblage de photos consiste à:

1. Apparier des points caractéristiques
2. Calculer l'homographie
3. Déformer les images grâce à une transformation projective
4. Fusionner les images en une mosaïque

Chacune des étapes de l'algorithme sont décrites plus bas.

Details

The image stitching algorithm can be summarized as:

1. Features matching
2. Compute homography
3. Projective warping
4. Blending the images into a mosaic

All of these steps are described further down.

1. Appariement de caractéristiques

Comme il a été mentionné dans le cours, le calcul d'une transformation globale comme une homographie nécessite des paires de correspondances. La calcul d'une homographie nécessite au moins 4 paires de correspondances. Dans un premier lieu, sélectionnez manuellement des points d'intérêt se retrouvant dans les deux images.

Établir une correspondance entre des points peut être délicat. Une erreur de quelques pixels peut produire d'énormes changements dans l'homographie estimée. La façon manuelle d'établir les correspondances est d'utiliser la souris. Vous pouvez créer rapidement une petite interface (par exemple, en Matlab, vous pouvez utiliser les fonctions ginput ou cpselect).

Nous vous fournissons les points de correspondance à utiliser pour les données «Serie1» du répertoire «1-PartieManuelle» pour vous aider à valider votre code. En utilisant ces points, vous devriez obtenir un résultat similaire à l'image suivante:

Vous devrez sélectionner les points vous-mêmes pour les autres ensembles de photos.

1. Features matching

As it was mentioned in class, the calculation as a global homography transformation requires pairs of correspondences. The calculation of a homography requires at least 4 pairs of correspondences. In this part of the homework, you will have to manually select these interest points in both images.

Establishing point correspondences is a tricky business. An error of a couple of pixels can produce huge changes in the recovered homography. The typical way of providing point matches is with a mouse-clicking interface. You can write your own using ginput or cpselect.

We provide correspondences for the "Serie1" data in the folder "1-PartieManuelle" to help you validate your code. Using these points, you should obtain a result similar to the following image:

You will have to select your points manually for the other sets.

2. Calculer l'homographie

Avant de pouvoir déformer les images en appliquant votre fonction appliqueTransformation de la partie 0, vous devez tout d'abord estimer cette transformation pour chaque paire d'images. Dans notre cas, la transformation est une homographie: $\mathbf{p}^\prime= \mathbf{H}\mathbf{p}$, où $\mathbf{H}$ est la matrice $3 \times 3$

$$ \mathbf{H} = \left[ \begin{array}{ccc} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{array} \right] \,, $$

possédant 8 degrés de liberté (elle est définie à un facteur d'échelle près). Il est possible d'estimer l'homographie grâce à un minimum de $n=4$ paires de points correspondants prélevés sur les deux images $(\mathbf{p}^\prime, \mathbf{p})$. Pour calculer $\mathbf{H}$, créez un système de $2n$ (8) équations linéaires pouvant être représenté sous la forme $\mathbf{A}\mathbf{h} = 0$, où $\mathbf{h}$ est un vecteur contenant les 9 inconnues de $\mathbf{H}$ tel que vu dans le cours.

Pour résoudre le système d'équations linéaires, calculez ensuite la «décomposition en valeurs singulières» (singular value decomposition, ou SVD en anglais) de la matrice $\mathbf{A}$:

$$ [\mathbf{U},\Sigma,\mathbf{V}] = svd(\mathbf{A}) \,. $$

Le vecteur $\mathbf{h}$ que nous cherchons est la colonne de $\mathbf{V}$ qui correspond à la plus petite valeur dans la matrice $\Sigma$ (la plus petite valeur singulière). Cette façon de faire trouve le vecteur $\mathbf{h}$ qui minimise $||\mathbf{A}\mathbf{h}||_2$ sous la contrainte que $||\mathbf{h}||_2=1$ (la norme du vecteur $\mathbf{h}$ est 1).

En pratique, implémentez la fonction suivante:

H = calculerHomographie(im1_pts,im2_pts);

où im1_pts et im2_pts sont des matrices $n \times 2$ contenant les positions $(x, y)$ des $n$ correspondances entre les deux images et H est l'homographie calculée à partir de ces points.

Il est plus robuste de pré-normaliser les points im1_pts et im2_pts au préalable, tel que recommandé par Richard Hartley dans son désormais célèbre article « In defense of the 8-point algorithm ». Pour ce faire, vous pouvez simplement soustraire la moyenne des points et diviser par leur écart-type.

2. Compute homography

Before you can warp your images into alignment, you need to recover the parameters of the transformation between each pair of images. In our case, the transformation is a homography $\mathbf{p}^\prime= \mathbf{H}\mathbf{p}$, where $\mathbf{H}$ is the $3 \times 3$ matrix

$$ \mathbf{H} = \left[ \begin{array}{ccc} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{array} \right] \,, $$

with 8 degrees of freedom (it is defined up to scale). The homography can be estimated from a minimum of $n=4$ pairs of corresponding points on the two images $(\mathbf{p}^\prime, \mathbf{p})$. To compute $\mathbf{H}$, create a system of $n$ linear equations that can be represented with $\mathbf{A}\mathbf{h} = 0$, where $\mathbf{h}$ is a vector containing the 9 unknowns of $\mathbf{H}$ as seen in class.

To solve the resulting linear system of equations, compute the singular value decomposition (SVD) of matrix $\mathbf{A}$:

$$ [\mathbf{U},\Sigma,\mathbf{V}] = svd(\mathbf{A}) \,. $$

The $\mathbf{h}$ vector that we are looking for is the column of $\mathbf{V}$ that corresponds to the smallest value in $\Sigma$ (the smallest singular value). This is equivalent to finding the vector $\mathbf{h}$ that minimizes $||\mathbf{A}\mathbf{h}||_2$ under the constraint that $||\mathbf{h}||_2=1$ (the norm of $\mathbf{h}$ is 1).

In practice, implement the following function:

H = computeHomography(im1_pts,im2_pts);

where im1_pts and im2_pts are n-by-2 matrices holding the $(x, y)$ locations of $n$ point correspondences from the two images and H is the recovered homography matrix.

It is more robust to normalize the points im1_pts et im2_pts before estimating the homography, as recommended by Richard Hartley in his famous paper "In defense of the 8-point algorithm". To do so, you can simply subtract the mean and divide by the standard deviation.

3. Déformation projective

Maintenant que vous connaissez les paramètres de l'homographie, vous devez déformer vos images à l'aide de celle-ci. Pour ce faire, vous n'avez qu'à utiliser la fonction appliqueTransformation que vous avez écrite à la partie 0.

3. Projective warping

Now that you know the parameters of the homography, you need to warp your images using this homography. All you need to do is to use the function applyTransformation that you wrote in part 0.

4. Fusionner les images en une mosaïque

Une façon simple de créer une mosaïque est de déterminer (manuellement) une image de référence, et de déformer les autres images pour les aligner avec l'image de référence. Pour fusionner les images ensemble, plusieurs options sont possibles pour déterminer la valeur des pixels aux endroits où les deux images se chevauchent. Par exemple, vous pourriez conserver le pixel d'une des deux images. Vous pourriez aussi conserver la valeur maximale des pixels des deux images. Une troisième option serait de calculer la moyenne pondérée des deux images. Vous pouvez expérimenter avec diverses options et choisir celle que vous préférez.

4. Blend the images into a mosaic

Warp the images so they're registered and create an image mosaic. Instead of having one picture overwrite the other, which would lead to strong edge artifacts, use weighted averaging. You can leave one image unwarped and warp the other image(s) into its projection, or you can warp all images into a new projection. Likewise, you can either warp all the images at once in one shot, or add them one by one, slowly growing your mosaic.

Appariement de caractéristiques automatique

Maintenant que vous avez une implémentation fonctionnelle de l'algorithme d'assemblage de photos, vous devez remplacer l'étape de sélection manuelle de point d'intérêt par une méthode automatique. Cette méthode peut être décrite en quelques étapes simples:

1. Détection de coins dans une image
2. Extraire un descripteur pour chaque point d'intérêt
3. Apparier les descripteurs entre les deux images
4. Utiliser une méthode robuste (RANSAC) pour calculer l'homographie

Les trois premières étapes suivent l'article "Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches" par Brown et coll., mais avec plusieurs simplifications. Nous vous suggérons de lire l'article avant d'implémenter la méthode. Chacune des étapes de l'algorithme est décrite plus bas.

1. Détection de coins dans une image

Un coin représente un endroit dans l'image où les gradients horizontaux et verticaux sont tous les deux très forts. Le classique détecteur de coin de Harris est l'algorithme que vous devrez utiliser pour ce travail pratique. Pour ce faire, vous pouvez utiliser ce code (Matlab: harris.m, Python: harris.py), qui l'implémente. Bien qu'il soit possible de calculer les coins à plusieurs échelles, vous n'avez pas à le faire: une seule échelle est suffisante.

Implémentez la répression maximale non adaptative (adaptive non-maximal suppression, voir l'article). Cet algorithme retire certains coins détectés afin de ne garder que les plus importants. Si cet algorithme vous pose problème, vous pouvez sauter cette étape temporairement et simplement sélectionner un sous-ensemble aléatoire de coins.

2. Extraire un descripteur pour chaque point d'intérêt

Centrez une fenêtre de 40x40 autour du point d'intérêt (coin), et échantillonnez ensuite une petite image de taille 8x8. Il est très important de sous-échantillonner afin d'obtenir un descripteur légèrement flou (l'appariement sera donc calculé sur les basses fréquences de l'image autour du point d'intérêt). Ensuite, normalisez les descripteurs (avec le biais (moyenne) et le gain (écart-type), voir l'article).

3. Apparier ces descripteurs de caractéristiques entre les deux images

Vous devez utiliser les descripteurs pour trouver les paires de coins dans deux images qui se ressemblent le plus dans le but de les apparier. Pour le choix d'appariement, nous vous conseillons d'utiliser l'approche simple de Lowe qui calcule le rapport entre le premier et le deuxième plus proche voisin. Consultez la figure 6b dans l'article pour vous aider à choisir le seuil.

4. Utiliser une méthode robuste (RANSAC) pour calculer l'homographie

Une fois que vous avez des appariements de caractéristiques, vous pouvez calculer une estimation de l'homographie en utilisant l'algorithme RANSAC sur 4 points expliqués en classe. Vous devez implémenter RANSAC vous-même (c'est très simple).

Automatic features matching

Now that you have code that creates an image mosaic from a series of correspondences in the images, you will replace the manual selection step with an automatic algorithm. This algorithm can be implemented by following these simple steps:

1. Detecting corner features in an image
2. Extracting a feature descriptor for each feature point
3. Matching these feature descriptors between two images
4. Use a robust method (RANSAC) to compute a homography

For the first three steps, we will follow the paper "Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches" by Brown et al. but with several simplifications. Read the paper first and make sure you understand it. All of these steps are described further down.

1. Detecting corner features in an image

A corner feature in an image is a location where the horizontal and vertical gradients are both very strong. The Harris corner detector (or Harris detector) is an classic algorithm for corner detection. Re-implementing Harris is a thankless task – so you can use this code (Matlab: harris.m, Python: harris.py). Do not worry about muti-scale feature detection -- just do it on a single scale.

2. Implement Adaptive Non-Maximal Suppression (see article). The idea is to remove some detected features. The paper section is a little confusing; you may need to read it a few times. You may want to skip this step and come back to it; just choose a random set of corners instead in the meantime.

3. Extracting a feature descriptor for each feature point

On each feature points, extract axis-aligned 8x8 patches. Do not worry about rotation-invariance. Note that it’s extremely important to sample these patches from the larger 40x40 window to have a nice big blurred descriptor. Don’t forget to bias/gain-normalize the descriptors (see the article).

4. Matching these feature descriptors between two images

You will need to find pairs of features that look similar and are thus likely to be good matches. For thresholding, use the simpler approach from Lowe of thresholding on the ratio between the first and the second nearest neighbors. Consult Figure 6b in the paper to pick the threshold.

Use a robust method (RANSAC) to compute a homography

Once you have matched features, you can compute an estimate of the homography using the 4-point RANSAC algorithm described in class. Note: you must implement RANSAC yourself (it's very easy).

• Pour la sélection manuelle de points: 1) essayez de ne pas répéter la sélection plus d'une fois (sauvegardez les vos points avec save), 2) faites la sélection sur toutes images avant d'effectuer la moindre homographie, et 3) les points sélectionnés ne doivent pas être co-planaire.

• For the manual selection of points: 1) try not to repeat the selection process more than once per image (save your points using save), 2) select your points on all the image before doing any homography, and 3) the selected points must not be co-planar.

Crédits supplémentaires

Essayez une de ces idées pour approfondir vos connaissances (et augmenter votre note):

• (jusqu'à 5% chacun) Mélange et composition: Utilisez des homographies pour combiner des images de façons intéressantes et créatives. Voici quelques suggestions:
  • Ajouter un graffiti sur un édifice ou un dessin à la craie sur le sol.
  • Remplacer un panneau sur la route par une photo de vous ou votre famille.
  • Créer une mosaïque en effectuant un mélange d'images prises à des moments différents (jour vs nuit) ou au cours de différentes saisons.
  • Créer une mosaïque en effectuant un mélange d'une image historique avec une moderne d'un même endroit.
  • Créer une mosaïque intéressante/étrange comme, par exemple, une mosaïque avec plusieurs copies d'une même personne.
• (jusqu'à 10%) Meilleur mélange: Implémentez une pyramide laplacienne à plusieurs échelles au lieu de calculer une moyenne entre les images se chevauchant.
• (jusqu'à 20%) Panorama cylindrique à 360 degrés: Au lieu d'une mosaïque avec projection planaire, utilisez une projection cylindrique. Effectuez une déformation cylindrique sur toutes vos images et assemblez-les en utilisant uniquement des translations. C'est une façon de produire un panorama de 360 degrés. L'inconvénient de cette approche est la nécessité de connaître les paramètres intrinsèques de votre caméra (longueur focale et les coefficients de distortion radiale) ainsi que d'avoir pris les photos exactement horizontales (l'utilisation d'un trépied vous est fortement suggérée si vous voulez capturer vos propres images).
• (jusqu'à 5%) Ajoutez la détection de coins caractéristiques et leur description sur plusieurs échelles.
• (jusqu'à 10%) Ajouter de l'invariance en rotation aux descripteurs.
• (jusqu'à 15%) Implémentation de l'algorithme de reconnaissance de panorama. Avec un ensemble d'images non ordonnées, dont certaines font parties d'un panorama, vous devez automatiquement découvrir les images formant le panorama sous-jacent et assembler ces images ensemble (comme dans l'article de Brown et coll.).

Bells and Whistles

Try one of these ideas to increase your understanding on this subject (and increase your score):

• (up to 5 points each) Blending and Compositing: Use homographies to combine images in interesting and creative ways. Here are a few suggestions:
  • Put fake graffiti on buildings or chalk drawings on the ground.
  • Replace a road sign with your family portrait.
  • Create a mosaic by spatially blending images taken at different times (day vs. night) or during different seasons.
  • Create a mosaic by spatially blending a historic photograph with a modern picture of the same place.
  • Create an interesting/bizarre mosaic, like the ones with multiple copies of the sample person.
• (up to 10 points) Better blending: Implement multi-scale Laplacian pyramid blending instead of computing the mean of overlapping images.
• (up to 20 points) 360-degrees cylindrical panorama: Instead of a planar-projection mosaic, do a cylindrical projection instead. Perform a cylindrical warp on all your input images and stitch them together using translation only. This is one way to produce a full 360 degree panorama. The downside is that this method places more requirements on your camera (you need to know the focal length and radial distortion coefficients), and your data (the images have to be exactly horizontal -- use a tripod).
• (up to 5 points) Add multiscale processing for corner detection and feature description.
• (up to 10 points) Add rotation invariance to the descriptors.
• (up to 15 points) Implement panorama recognition. Given an unordered set of images, some of which might form panoramas, you need to automatically discover and stitch these panoramas together.

Comme lors des travaux précédents, celui-ci sera remis dans un format page Web. Rappel: le site Web n'a pas besoin d'être esthétiquement agréable; ne faites que décrire ce que vous avez fait.

Voici les parties que vous devrez inclure dans votre rapport. Les séries d'images sont disponibles dans le fichier images.zip.

• Partie 0 (10%): décrivez brièvement votre approche et affichez le résultat de l'application des deux homographies H1 et H2 sur l'image pouliot.jpg.
• Partie 1 (40%, 30% pour les gradués): décrivez brièvement votre approche et affichez le résultat de votre algorithme de génération de mosaïques sur les 3 groupes d'images dans le répertoire «1-PartieManuelle».
  • Pour les images de la «Serie1», utilisez les points fournis.
  • Pour les autres séries, cliquez manuellement sur des points.
  Affichez les points que vous avez sélectionné, et illustrez les étapes de votre algorithme. Commentez vos résultats.
• Partie 2 (40%, 30% pour les gradués): décrivez brièvement votre approche et affichez le résultat de votre algorithme automatique de génération de mosaïques sur les 3 groupes d'images dans le répertoire «2-PartieAutomatique». Affichez les points appariés automatiquement, et illustrez brièvement les étapes de votre algorithme. Commentez vos résultats.
• Partie 3 (10%): affichez les résultats de votre algorithme automatique appliqué sur les deux scènes que vous aurez capturées vous-mêmes. Montrez les images individuelles, et les points appariés automatiquement.
• (N%) Si vous expérimentez avec la projection cylindrique et que vous ne voulez pas prendre les images vous-mêmes, essayez avec les images dans le dossier «3-ProjCylindrique». Les distances focales des images sont disponibles dans l'entête EXIF de ces fichiers.
• (N%) Expliquer les crédits supplémentaires que vous avez implémentés. Illustrez ces explications. Aussi, si cela s'applique, montrez correctement le «avant» et le «après».

As in the previous homework, this one will be handed in a webpage format. Remember: the aesthetics of the website will not be evaluated, but it is important that the information be presented clearly.

Below are the parts you must include in your report. The image sets are available in the images.zip file.

• Part 0 (10%): briefly describe your approach and show the result of applying the two homographies H1 and H2 on the image pouliot.jpg.
• Part 1 (40%, 30% for grads): briefly describe your approach and show the results of your mosaicking algorithm on the 3 image groups from the folder "1- PartieManuelle".
  • For images from "Serie1", use the points provided.
  • For the other sets, manually click on corresponding points.
  Show the points you have selected, and illustrate the steps of the algorithm. Explain your results.
• Part 2 (40%, 30% for grads): briefly describe your approach and show the results of your automatic mosaicking algorithm on the 3 image sets from the "2- PartieAutomatique" folder. Show the points that were matched automatically, and briefly illustrate the steps of the algorithm. Comment on your results.
• Part 3 (10%): show the results of you automatic algorithm applied on the two scenes you have captured yourself. Comemnt on your results.
• (N%) If you want to experiment with cylindrical projection but don't want to capture your own images, use the set identified as "3-ProjCylindrique". The focal lengths are available inside the EXIF headers of the images.
• (N%) Explain all the bells and whistles you have implemented. Try to illustrate these explanations. Also, if applicable, show correctly the "before" and "after".

Pour la remise de votre travail, créez un fichier tp4.zip qui contient:

• Votre rapport en format HTML dans un dossier tp4/web. Vos images doivent être dans un dossier tp4/web/images.
• Votre page principale doit être tp4/web/index.html. De plus, assurez-vous qu'il n'y a aucun caractère spécial (accent, ponctuation, espace, etc.) dans les noms de vos fichiers, images, etc.
• Votre code Matlab doit être dans un dossier tp4/code. N'incluez pas les images que vous avez utilisées pour produire vos résultats dans ce dossier dans le but de ne pas alourdir le fichier.

Nous vous conseillons fortement d'identifier clairement les principales « portes d'entrée » de votre code (ex: main_rechauffement.m, main_manuel.m, etc.). Cela permettra à votre correcteur de s'y retrouver plus facilement!

Finalement, veuillez téléverser votre fichier tp4.zip sur le portail des cours avant la date limite. La politique des retards mentionnée dans le plan de cours sera appliquée. Pour toutes questions concernant la procédure de remise ou le travail lui-même, posez vos questions sur Piazza!

For this homework, you must create a tp4.zip file. In this file you'll put:

• Your report in an HTML format inside a folder named tp4/web. Your images for this web page should be inside a folder named tp4/web/images.
• Your main page has to be tp4/web/index.html. Make sure none of the files have special characters (e.g. accents, punctuation, spaces, etc.) in their filenames.
• Your Matlab code should be put inside the folder tp4/code. Do not include the images you have used to generate your results inside this folder, as this will likely generate huge files.

Finally, you should upload this file (tp4.zip) on the "portail des cours" before the deadline. The late submission policy described in the course plan will be applied. For any question regarding the submission process or the project as such, ask your questions on Piazza!

Beware! The file size limit on the "portail" is 250MB.

• Ébauche de page web;
• "Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches" par Brown et coll.;
• Détecteur de Harris: Matlab, Python;
• Répertoire d'images à utiliser.
• Remise sur le portail des cours.

• Webpage template;
• "Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches" by Brown et al.;
• Harris detector: Matlab, Python;
• Folder of images to use.
• "Portail des cours".

Remerciements

Merci à Alyosha Efros d'avoir créé le TP original qui a servi d'inspiration pour celui-ci!

Thanks

Many thanks to Alyosha Efros for creating the assignment which inspired this one!