|
|
Detekce objektů
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou tvarovo nemenných objektov na snímkach. Pre detekciu je využitý algoritmus hranového vzdialenostného párovania, ktorý je na tieto účely stavaný. Prvá časť tejto práce je určená teoretickému vysvetleniu princípu tohto algoritmu. Sú tu vysvetlené najpoužívanejšie spôsoby prevedenia vzdialenostnej transformácie, potrebnej pre tento algoritmus. Ďalej je tu vysvetlený výpočet hranovej vzdialenosti a pyramídová reprezentácia informácií. Druhá časť je venovaná vývojovým nástrojom použitým v tejto práci, ktorými sú vývojové prostredie Visual Studio a knižnice OpenCV pre spracovanie obrazu a Qt pre tvorbu grafického používateľského rozhrania. V poslednej časti tejto práce je popísaná praktická realizácia detekcie objektov. Je tu popísaný spôsob akým sú objekty renderované, postup vytvorenia vzoru z renderovaného obrazu, spôsob vytvorenia sady vzorov, porovnanie rýchlostí vzdialenostných transformácií počítaných v rôznych metrikách, porovnanie obyčajnej a pyramídovej detekcie a spôsob vyhodnotenia detekcie. V závere práce sú zhrnuté dosiahnuté výsledky práce.
|
|
|
Detection of object position
Baáš, Filip ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Master’s thesis deals with object pose estimation using monocular camera. As an object is considered every rigid, shape fixed entity with strong edges, ideally textureless. Object position in this work is represented by transformation matrix, which describes object translation and rotation towards world coordinate system. First chapter is dedicated to explanation of theory of geometric transformations and intrinsic and extrinsic parameters of camera. This chapter also describes detection algorithm Chamfer Matching, which is used in this work. Second chapter describes all development tools used in this work. Third, fourth and fifth chapter are dedicated to practical realization of this works goal and achieved results. Last chapter describes created application, that realizes known object pose estimation in scene.
|
|
|
Detection of object position
Baáš, Filip ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Master’s thesis deals with object pose estimation using monocular camera. As an object is considered every rigid, shape fixed entity with strong edges, ideally textureless. Object position in this work is represented by transformation matrix, which describes object translation and rotation towards world coordinate system. First chapter is dedicated to explanation of theory of geometric transformations and intrinsic and extrinsic parameters of camera. This chapter also describes detection algorithm Chamfer Matching, which is used in this work. Second chapter describes all development tools used in this work. Third, fourth and fifth chapter are dedicated to practical realization of this works goal and achieved results. Last chapter describes created application, that realizes known object pose estimation in scene.
|
|
|
Detekce objektů
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou tvarovo nemenných objektov na snímkach. Pre detekciu je využitý algoritmus hranového vzdialenostného párovania, ktorý je na tieto účely stavaný. Prvá časť tejto práce je určená teoretickému vysvetleniu princípu tohto algoritmu. Sú tu vysvetlené najpoužívanejšie spôsoby prevedenia vzdialenostnej transformácie, potrebnej pre tento algoritmus. Ďalej je tu vysvetlený výpočet hranovej vzdialenosti a pyramídová reprezentácia informácií. Druhá časť je venovaná vývojovým nástrojom použitým v tejto práci, ktorými sú vývojové prostredie Visual Studio a knižnice OpenCV pre spracovanie obrazu a Qt pre tvorbu grafického používateľského rozhrania. V poslednej časti tejto práce je popísaná praktická realizácia detekcie objektov. Je tu popísaný spôsob akým sú objekty renderované, postup vytvorenia vzoru z renderovaného obrazu, spôsob vytvorenia sady vzorov, porovnanie rýchlostí vzdialenostných transformácií počítaných v rôznych metrikách, porovnanie obyčajnej a pyramídovej detekcie a spôsob vyhodnotenia detekcie. V závere práce sú zhrnuté dosiahnuté výsledky práce.
|
host ::
RSS.