|
|
Houghova transformace pro detekci kružnic
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
|
|
|
Houghova transformace a její varianty
Stejskal, Jan ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na základní principy Houghovy transformace určené k detekci přímek, kružnic a obecných těles, jejich algoritmy, výpočetní náročnost a způsob přípravy obrazu pro detekci. Následný popis implementace jednotlivých algoritmů a vytvoření aplikace pro demonstraci jejich vlastností. K implementaci byl využit programovací jazyk MS Visual C++, volně dostupná knihovna OpenCV a uživatelské rozhraní bylo vytvořeno pomocí IDE Qt Creator 4.13.2 (Community).
|
|
|
Houghova transformace pro detekci čar
Leikep, Bořek ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím Houghovi transformace pro detekci čar. Teoreticky se dotýká také detekce kružnic a složitějších útvarů. Cílem práce je zhodnotit implementaci detekce čar v jazyce C# na platformě Microsoft .NET z hlediska především časové náročnosti. Práce obsahuje návrh a popis implementace programu Detektor, který je její součástí.
|
|
|
Studium sedimentace MR kapalin pro kosmické aplikace
Vančurová, Martina ; Strecker, Zbyněk (oponent) ; Roupec, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá experimentálním určením vlivu velikosti železných částic na rychlost sedimentace magnetoreologických (MR) kapalin. Jsou zde zkoumány MR kapaliny od tří výrobců: Liquids Research Limited (Velká Británie), HaoHua (Čína) a LORD Corporation (USA). V přehledu současného poznání jsou shrnuty články, které popisují vliv různých vlastností MR kapalin na jejich sedimentaci. V práci je popsán vývoj skriptu v programu Matlab, který detekuje částice na vstupních snímcích pořízených elektronovým mikroskopem a měří jejich velikost. Částice na některých snímcích jsou měřeny také ručně, částečně jako reference pro vyvíjený skript. Výsledky měření velikosti částic jsou pak porovnány se sedimentačními vlastnostmi zkoumaných MR kapalin.
|
|
|
Houghova transformace a její varianty
Stejskal, Jan ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na základní principy Houghovy transformace určené k detekci přímek, kružnic a obecných těles, jejich algoritmy, výpočetní náročnost a způsob přípravy obrazu pro detekci. Následný popis implementace jednotlivých algoritmů a vytvoření aplikace pro demonstraci jejich vlastností. K implementaci byl využit programovací jazyk MS Visual C++, volně dostupná knihovna OpenCV a uživatelské rozhraní bylo vytvořeno pomocí IDE Qt Creator 4.13.2 (Community).
|
|
|
Studium sedimentace MR kapalin pro kosmické aplikace
Vančurová, Martina ; Strecker, Zbyněk (oponent) ; Roupec, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá experimentálním určením vlivu velikosti železných částic na rychlost sedimentace magnetoreologických (MR) kapalin. Jsou zde zkoumány MR kapaliny od tří výrobců: Liquids Research Limited (Velká Británie), HaoHua (Čína) a LORD Corporation (USA). V přehledu současného poznání jsou shrnuty články, které popisují vliv různých vlastností MR kapalin na jejich sedimentaci. V práci je popsán vývoj skriptu v programu Matlab, který detekuje částice na vstupních snímcích pořízených elektronovým mikroskopem a měří jejich velikost. Částice na některých snímcích jsou měřeny také ručně, částečně jako reference pro vyvíjený skript. Výsledky měření velikosti částic jsou pak porovnány se sedimentačními vlastnostmi zkoumaných MR kapalin.
|
|
|
Houghova transformace pro detekci čar
Leikep, Bořek ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím Houghovi transformace pro detekci čar. Teoreticky se dotýká také detekce kružnic a složitějších útvarů. Cílem práce je zhodnotit implementaci detekce čar v jazyce C# na platformě Microsoft .NET z hlediska především časové náročnosti. Práce obsahuje návrh a popis implementace programu Detektor, který je její součástí.
|
|
|
Houghova transformace pro detekci kružnic
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
|
host ::
RSS.