Cette séance de cours couvre les bases de la formation et de la transformation de l'image dans la vision par ordinateur. Il commence par une discussion sur le modèle linéaire de base d'une caméra, en soulignant l'importance de la géométrie projective et le rôle de l'optique dans la capture d'images. L'instructeur explique comment différents types d'yeux dans la nature, tels que les sténopés et les yeux à lentille, se rapportent aux modèles de caméras. La séance de cours passe ensuite aux transformations d’images, détaillant diverses transformations mathématiques comme les transformations affines et projectives, et leurs applications dans l’alignement des images. Le concept de correspondances entre les images est introduit, mettant en évidence le passage de caractéristiques artisanales à des approches axées sur les données en utilisant des réseaux de neurones pour trouver des correspondances. La séance de cours se termine par une discussion sur les perspectives dynamiques en vidéo, y compris la détection de mouvement et le flux optique, et les défis de la reconstruction 3D à partir d'images 2D. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des principes sous-jacents au traitement de l'image et à la vision par ordinateur.